Cancers (Basel)：显著性癌的MRI自动化类群
2022-01-03 06:30 来源：太原男科医院
基于MRI的使用放射组学或者深研修的方法来对显著肺癌（sPCa）开展分类得到了广泛的关注，因其在协助流行病学执行者过程里具有潜在的系统设计。
最近，有研究成果人员对文献开展了搜索来确定哪一种搜索算法在sPCa分类里最常使用；应该展现和方法以及使用的MRI基因组实际上的关系；审计制约sPCa分类展现因素的研究成果；研究成果了在流行病学背景下，应该对展现开展了审计。研究成果搜索了2846个相关的小册子，其里的27个除此以外在研究成果里。其里文献里最常以的搜索算法为逻辑回归（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC最小值为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其里除此以外的病人数量、成像基因组或者参看标准对报告的展现没明显的制约。另外，有3个研究成果描述了结构上测试情况，但没研究成果在一个必要性的流行病学试验里对其开展测试。
最终，研究成果人员指出，为了囚禁电脑和深研修方法的系统设计潜力，未来应该开展测试研究成果和流行病学必要性研究成果来建立一个方法来审计对执行者的效用。
原始来历：
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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