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深度学习技术结合MRI在前列腺癌中的应用 被引量:3

The applicationof deep learning combined with MRI in evaluation of prostate cancer
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摘要 MRI在前列腺癌的诊断中具有重要价值,但其在评估病理分级、评价疗效和预测预后等方面仍存在不足。近年深度学习技术在肿瘤筛查、肿瘤微环境分析等各种医学影像任务中展现出优异的性能。就深度学习技术结合MRI在前列腺癌中的应用现状进行综述。 Magnetic resonance imaging plays an important role in the detection of prostate cancer,but deficiencies still exist in evaluating pathological grade,assessing curative effect and predicting prognosis.In recent years,deep learning technology has shown excellent performance in various medical imaging tasks such as cancer screening and tumor microenvironment analysis.This paper reviews the current clinical application of deep learning technology combined with MRI in evaluation of prostate cancer.
作者 吴翰昌 边云 邵成伟 WU Hanchang;BIAN Yun;SHAO Chengwei(Department of Radiology,First Affiliated Hospital of Naval Medical University,Shanghai 200433,China.)
出处 《国际医学放射学杂志》 北大核心 2023年第3期317-321,共5页 International Journal of Medical Radiology
基金 国家自然科学基金(81871352,82171915,82171930) 申康三年行动计划重大临床研究项目(SHDC2020CR4073) 上海市自然科学基金(21ZR1478500) 上海市科技创新行动计划医学创新研究项目(21Y11910300) 234平台学科夯基计划(2020YPT001)。
关键词 深度学习 神经网络 前列腺癌 磁共振成像 GLEASON分级 Deep learning Neural network Prostate cancer Magnetic resonance imaging Gleason score
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