Cancers (Basel)：显著性癌的MRI管理系统分类
2021-12-27 10:22 来源：宁德男科医院
基于MRI的常用放射组学或者浅层研修的方法有来对显著癌（sPCa）顺利进行形态学得到了广泛的关注，因其在协力医学决策过程中有着潜在的运用。
最近，有深入研究人员对古书顺利进行了搜索来确定哪一种启发式在sPCa形态学中最常常用；前提显出和方法有以及常用的MRI序列存在关系；检验因素sPCa形态学显出因素的深入研究；深入研究了在医学背景下，前提对显出顺利进行了检验。深入研究搜索了2846个方面的出版物，其中的27个还包括在深入研究中。其中古书中最常用的启发式为逻辑上复出（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC概率分布为0.79（四分位适用范围：0.77-0.87）。其中还包括的患者为数、成像序列或者参看标准对报告的显出没有人突出的因素。另外，有3个深入研究描述了外部实验者可能会，但没有人深入研究在一个革命性的医学试验中对其顺利进行实验者。
最后，深入研究人员指出，为了囚禁一台和浅层研修方法有的运用革命性，未来应该顺利进行实验者深入研究和医学革命性深入研究来建起一个方法有来检验对决策的价值。
原始记事：
Jose M Castillo T ， Muhammad Arif ， Wiro J Niessen et al. Automated Classification of Significant Prostate Cancer on MRI： A Systematic Review on the Performance of Machine Learning Applications. Cancers (Basel). 17 June 2020
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