Cancers (Basel)：不确定性癌的MRI自动化分类
2022-01-24 05:48 来源：乌兰察布男科医院
基于MRI的常用点状组学或者浅层学习的方法来对特别是在癌（sPCa）顺利完成分类取得了广泛的关注，因其在协助临床决策过程里有着潜在的应用。
近来，有科学研究工作人员对史籍顺利完成了抓取来确定哪一种算法在sPCa分类里最常常用；是不是表现和方法以及常用的MRI基因序列存在关系；分析报告直接影响sPCa分类表现因素的科学研究；科学研究了在临床背景下，是不是对表现顺利完成了分析报告。科学研究抓取了2846个相关的印刷品，其里的27个包括在科学研究里。其里史籍里最常用的算法为命题重回（22%）和卷积信息处理（CNNs）（22%）。AUC均值为0.79（四分位覆盖范围：0.77-0.87）。其里包括的患者总数、成像基因序列或者参照常规对报告的表现从未明显的直接影响。另外，有3个科学研究所述了结构上验证情况，但从未科学研究在一个革命性的临床试验里对其顺利完成验证。
最后，科学研究工作人员指出，为了获释机器和浅层学习方法的应用商业价值，未来应顺利完成验证科学研究和临床革命性科学研究来建立一个方法来分析报告对决策的价值。
许多现代出处：
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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