Cancers (Basel)：显著性癌的MRI高效率分类
2021-12-27 11:29 来源：巢湖男科医院
基于MRI的使用放射线组学或者浅层进修的步骤来对非常大癌（sPCa）来进行分类想得到了相当多的瞩目，因其在协助诊断协调流程中会相比较潜在的分析方法。
最近，有深入研究工作人员对典籍来进行了搜寻来确定哪一种算法在sPCa分类中会最常使用；是否显出和步骤以及使用的MRI序列存在关系；评核影响sPCa分类显出因素的深入研究；深入研究了在诊断取材下，是否对显出来进行了评核。深入研究搜寻了2846个相关的刊物，其中会的27个有数在深入研究中会。其中会典籍中会最常用的算法为逻辑回归（22%）和卷积神经网络（CNNs）（22%）。AUC概率分布为0.79（四分位范围：0.77-0.87）。其中会有数的高血压数量、成像序列或者参照常规对报告的显出无法引人注意的影响。另外，有3个深入研究所述了直接验证情况下，但无法深入研究在一个实用意义的诊断试验中会对其来进行验证。
最后，深入研究工作人员引述，为了被囚机械和浅层进修步骤的分析方法潜能，未来应当来进行验证深入研究和诊断实用意义深入研究来建立一个步骤来评核对协调的意义。
重构出处：
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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