【摘 要】
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目的 对比研究注意力机制与普通深度学习模型对胸部CT肺结节的检测效能.方法 分别构建普通深度学习模型和注意力机制深度学习模型,用LUNA16数据集训练模型;回顾性选取295例有肺结节的胸部CT图像测试2个模型,同时1名医师对295例胸部CT阅片诊断,比较3种模式检测肺结节与鉴别良恶性的各项指标.结果 对肺结节检测的敏感度、特异度、假阳性率、假阴性率和约登指数,医师为75.35％、86.29％、13.71％、24.65％、0.616;普通深度学习模型为96.0％、57.19％、42.81％、4.0％、0.5
【机 构】
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苏州大学附属第一医院影像中心,江苏 苏州 215006;苏州大学计算机科学与技术学院,江苏 苏州 215000;苏州大学附属第一医院质量管理处,江苏 苏州 215006
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目的 对比研究注意力机制与普通深度学习模型对胸部CT肺结节的检测效能.方法 分别构建普通深度学习模型和注意力机制深度学习模型,用LUNA16数据集训练模型;回顾性选取295例有肺结节的胸部CT图像测试2个模型,同时1名医师对295例胸部CT阅片诊断,比较3种模式检测肺结节与鉴别良恶性的各项指标.结果 对肺结节检测的敏感度、特异度、假阳性率、假阴性率和约登指数,医师为75.35％、86.29％、13.71％、24.65％、0.616;普通深度学习模型为96.0％、57.19％、42.81％、4.0％、0.532;注意力机制深度学习模型为96.8％、83.71％、16.29％、3.2％、0.805.3种模式对恶性肺结节检测敏感度分别为86.5％、84.7％、95.9％.注意力机制深度学习模型检测效能与另外2种模式的差异有统计学意义(P<0.05).结论 注意力机制深度学习模型检测肺结节的效能更好,能有效检出恶性肺结节,有助于医师对肺结节的诊断,是目前肺结节影像诊断的较优人工智能(AI)模型.
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