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目的 开发一种能够自动分辨前列腺多序列MR图像的人工智能(AI)工具.方法 回顾性分析2017年5月至2018年12月华中科技大学同济医学院附属同济manbet官网登录 前列腺多序列MR图像.前列腺多序列MR图像的分类由ResNet18卷积神经网络(CNN)模型来实现.运用深度残差网络提升训练精度和测试精度.所使用的数据集包括19 146张7个前列腺MR序列图像(横断面T1WI、横断面T2WI、冠状面T2WI、矢状面T2WI、横断面DWI、横断面ADC、横断面PWI),选取其中2 800张图像作为训练集,选取剩余图像中的388张图像作为测试集.采用准确度评价ResNet18 CNN模型的效能.结果 7个前列腺MR序列(横断面DWI、冠状面T2WI、横断面灌注成像、矢状面T2WI、横断面ADC、横断面T1WI和横断面T2WI)图像测试准确率分别为100.0
作者：方俊华；Li Qiubai；余成新；王兴刚；方志华；刘涛；王良
来源：中华放射学杂志 2019 年 53卷 10期
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