典型文献
不同CT扫描设备对人工智能深度学习模型定量测定结果的对比研究
文献摘要：
目的 评估不同CT扫描设备对基于深度学习算法模型定量测定结果的准确性和稳定性影响.方法 制作225例不同体积、密度的标准容积水球,采用分层抽样法分为训练集(n=45)、测试集(n=180),训练集用于模型的建立,测试集用于测试模型的准确性.采用GE Revolution 256排512层CT和Siemens SOMATOM Defintion AS 64排128层螺旋CT扫描获得影像资料,以标准容积水球作为验证标准,比较模型测量不同CT扫描设备来源数据的测量准确性及稳定性.结果 将两种不同扫描设备来源的数据用同一个模型进行体积测量比较,GE Revolution 256排512层CT和Siemens SOMATOM Defintion AS 64排128层螺旋CT的百分误差分别为2.050和-7.837,差异有统计学意义(P<0.001),变异系数分别为0.029和0.055,差异有统计学意义(P<0.05).结论 基于深度学习的全自动智能体积测量模型具有较高的准确性,且测量准确性、稳定性和一致性均受扫描设备的影响.
文献关键词：
设备;人工智能;深度学习;体积测量
中图分类号：
作者姓名：
李艳;杨国庆;胡纳;齐晓宁;付泉水
作者机构：
都江堰市人民医院放射影像科,四川成都 611800;遂宁市中心医院放射影像科,四川遂宁 629000;中国科学院计算技术研究所,北京 100190
文献出处：
引用格式：
[1]李艳;杨国庆;胡纳;齐晓宁;付泉水-.不同CT扫描设备对人工智能深度学习模型定量测定结果的对比研究)[J].中国现代医生,2022(35):20-25
A类：
Defintion
B类：
深度学习模型,定量测定,测定结果,深度学习算法,算法模型,稳定性影响,不同体积,水球,分层抽样法,训练集,测试集,测试模型,GE,Revolution,Siemens,SOMATOM,AS,影像资料,验证标准,比较模型,测量准确性,同一个,体积测量,智能体,测量模型
AB值：
0.350323
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