典型文献
基于深度网络术前评估膀胱癌患者淋巴结状态的模型构建
文献摘要：
目的 针对术前膀胱癌患者淋巴结状态影像学检查敏感度低、病理检查有创等问题,构建基于影像与深度学习的膀胱癌淋巴结转移预测模型,实现对术前淋巴结状态的准确预测.方法 首先,从癌症影像档案数据库下载膀胱癌患者的影像数据和临床数据,经数据清洗最终纳入80例膀胱癌患者数据,其中,淋巴结阳性27例,阴性53例;其次,基于Pytorch深度学习框架构建用于术前评估膀胱癌淋巴结转移的ResNet18卷积神经网络;最后,将数据集按照7:3的比例划分为训练集和测试集,通过调整网络结构和超参数,提高网络预测效能.结果 本研究构建的深度学习模型在膀胱癌淋巴结转移预测方面取得良好效果,在测试集中受试者工作特征曲线下面积达到94％,敏感度达到98％,明显高于既往研究结果.结论 本研究基于术前CT影像与ResNet18构建的深度学习模型,能够实现对膀胱癌淋巴结转移的准确预测,有望为临床医师制定最佳治疗决策提供重要依据.
文献关键词：
膀胱癌;淋巴结转移;深度学习;增强CT;ResNet18
中图分类号：
作者姓名：
王丽鹃;刘自晓;黄浩霖;胡伟;汪洋;刘洋;秦卫军;卢虹冰;徐肖攀
作者机构：
空军军医大学军事生物医学工程学系军事医学信息技术教研室,陕西西安710032;空军军医大学西京医院泌尿外科,陕西西安710032;空军军医大学西京医院放射科,陕西西安710032
文献出处：
引用格式：
[1]王丽鹃;刘自晓;黄浩霖;胡伟;汪洋;刘洋;秦卫军;卢虹冰;徐肖攀-.基于深度网络术前评估膀胱癌患者淋巴结状态的模型构建)[J].空军军医大学学报,2022(07):847-851
A类：
B类：
深度网络,术前评估,膀胱癌患者,影像学检查,病理检查,淋巴结转移,转移预测,准确预测,影像档案,档案数据库,下载,影像数据,临床数据,数据清洗,患者数据,淋巴结阳性,Pytorch,深度学习框架,框架构建,ResNet18,训练集,测试集,超参数,预测效能,研究构建,深度学习模型,良好效果,受试者工作特征曲线,特征曲线下面积,临床医师,治疗决策
AB值：
0.263082
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