【摘 要】
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目的 评价深度学习方法 对周围型肺癌和肺结核球的分类能力,同时比较了不同来源CT影像和病灶大小对最终分类结果 的影响.方法 研究数据包含了2家医院的4台不同CT机型,共114例
【机 构】
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中国科学院肿瘤与基础医学研究所、中国科学院大学附属肿瘤医院(浙江省肿瘤医院)放射物理室, 杭州,310022阿克苏地区第一人民医院放疗科;
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目的 评价深度学习方法 对周围型肺癌和肺结核球的分类能力,同时比较了不同来源CT影像和病灶大小对最终分类结果 的影响.方法 研究数据包含了2家医院的4台不同CT机型,共114例证实为肺癌或肺结核球的金标准CT影像.对CT图像进行肺组织提取、裁剪、旋转、翻转等数据增强方法 后,生成4686张训练图像.使用改进的、基于GoogLeNet深度学习网络进行训练.结果 对总共146张训练集以外的测试图谱分类结果 显示,模型的总体分类精确率、召回率、F值分别为88.9％、77.4％、82.8％.如果测试影像和训练影像来自不同CT机型,深度学习方法 的分类能力下降(F值92.6％比74.2％).模型对病灶最长径<3cm的病灶分类能力更高(F值88.0％比73.2％).结论 深度学习方法 可以有效地鉴别周围型肺癌和肺结核球,但病灶大小以及训练集、测试集图谱来源对训练结果 有一定影响.
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