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基于深度学习算法评估CT亚实性肺结节的一致性研究
文献摘要：
目的 探讨深度学习算法(DLA)对CT亚实性肺结节中实性成分的自动测量价值.方法 回顾性选取肺部CT表现为亚实性肺结节并根治性切除术后病理诊断为肺腺癌的患者60例.DLA和有经验的放射科医生对亚实性肺结节的最大径、总体积、实性占比进行测量.通过Bland-Altman图评估DLA与人工测量的一致性.结果 Bland-Altman图显示DLA与人工测量的一致性较好.DLA和人工测量的实性长径差值的平均值为0.95 mm,95％一致性界限(LOA)为-3.23～5.13 mm;DLA和人工测量实性占比差值的平均值为0.008％,95％LOA为-0.07～0.09％.结论 DLA成功实现对亚实性肺结节的实性成分的分割,DLA自动测量亚实性肺结节的实性成分与人工测量具有较好的一致性,可互相替代.
文献关键词：
深度学习算法;亚实性肺结节;肺腺癌;计算机体层成像
中图分类号：
作者姓名：
张卫;吴彦平;陈国能;龙运敏;赵成;漆万银
作者机构：
桂林医学院附属医院放射科,广西 桂林 541000;广西医科大学附属柳州市人民医院放射科,广西 柳州 545006;湘潭市中心医院放射科,湖南 湘潭 411000;西南医科大学附属医院放射科,四川 泸州 646100
文献出处：
引用格式：
[1]张卫;吴彦平;陈国能;龙运敏;赵成;漆万银-.基于深度学习算法评估CT亚实性肺结节的一致性研究)[J].实用放射学杂志,2022(12):1942-1944,1950
A类：
B类：
深度学习算法,亚实性肺结节,一致性研究,DLA,实性成分,自动测量,根治性切除术,术后病理,病理诊断,肺腺癌,放射科,Bland,Altman,人工测量,长径,LOA,计算机体层成像
AB值：
0.180174
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