| 利用深度学习实现CT图像上肾脏肿瘤径线自动测量的临床可行性 |
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| 引用本文： | 孙兆男,刘佳,崔应谱,刘想,张晓东,王霄英,林志勇,张耀峰.利用深度学习实现CT图像上肾脏肿瘤径线自动测量的临床可行性[J].放射学实践,2022,37(3):374-379. |
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| 作者姓名： | 孙兆男 刘佳 崔应谱 刘想 张晓东 王霄英 林志勇 张耀峰 |
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| 作者单位： | 100034 北京,北京大学第一医院医学影像科,100120 北京,北京赛迈特锐医学科技有限公司 |
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| 基金项目： | 北京大学第一医院科研种子基金（2021SF29） |
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| 摘 要： | 目的:评估U-Net分割模型对肾脏肿瘤分割及径线测量的准确性.方法:回顾性收集本院PACS中2019年5月-2019年11月经手术病理证实的肾肿瘤患者的影像图像及结构式报告.排除未行手术治疗或病理结果未知的病例、图像及报告质量不合格及既往手术史的病例后,共纳入154例数据.从肾脏肿瘤结构式报告中导出医生测量值.利用U-...
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| 关 键 词： | 肾肿瘤 深度学习 人工智能 分割 定量测量 结构化报告 |
Clinical feasibility study of automatic measurement of renal tumor diameter on CT images using deep learning |
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| SUN Zhao-nan,LIU Jia,CUI Ying-pu.Clinical feasibility study of automatic measurement of renal tumor diameter on CT images using deep learning[J].Radiologic Practice,2022,37(3):374-379. |
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| Authors: | SUN Zhao-nan LIU Jia CUI Ying-pu |
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| Abstract: | |
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