典型文献
利用深度学习构建自动分类模型以辅助髌骨轴位X线片的图像质控
文献摘要：
目的:利用深度学习方法训练髌骨轴位X线片图像质量控制的自动分类模型.方法:回顾性收集髌骨轴位X线片,由两位专家将髌骨轴位X线片分为不同数据组以训练模型,分别为:术后/非术后共175例(术后96例,非术后79例),侧别共735例(左侧419例,右侧316例),图像质量共453例(图像质量不合格246例,图像质量合格207例).上述每组数据均按8:1:1的比例随机分为训练集、调优集和测试集,即:术后/非术后为136例、21例、18例,侧别586例、75例、74例,图像质量为362例、46例、45例.训练HRNet模型对上述三组图像进行自动分类,应用混淆矩阵评价模型分类预测效能,以符合率为评价指标.结果:测试集中,三组图像分类模型的预测符合率依次为:术后/非术后94.4％(17/18)、侧别98.6％(73/74)、图像质量91.1％(41/45).结论:基于深度学习训练的分类模型对髌骨轴位X线片进行图像质量控制效能良好,有利于工作流程的优化及后续对接AI诊断模型.
文献关键词：
髌骨;轴位X线;深度学习;质量控制;结构化报告
中图分类号：
作者姓名：
额·图娅;王岑;黄嘉豪;张耀峰;张晓东;王霄英
作者机构：
100034 北京,北京大学第一医院医学影像科;100045 北京,北京核工业医院;100011 北京,北京赛迈特锐医疗科技有限公司
文献出处：
引用格式：
[1]额·图娅;王岑;黄嘉豪;张耀峰;张晓东;王霄英-.利用深度学习构建自动分类模型以辅助髌骨轴位X线片的图像质控)[J].放射学实践,2022(07):884-888
A类：
B类：
自动分类,分类模型,髌骨轴位,质控,深度学习方法,方法训练,图像质量,训练模型,不合格,训练集,调优,测试集,HRNet,混淆矩阵,矩阵评价,模型分类,分类预测,预测效能,符合率,图像分类,学习训练,控制效能,诊断模型,结构化报告
AB值：
0.290929
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