影像组学和深度学习在胰腺癌诊断中的研究进展

胰腺癌是一种侵袭性极强的恶性肿瘤,近年来全球范围内胰腺癌的发病率和死亡率呈快速上升趋势,并趋于年轻化^([1])。中国胰腺癌发病率位居第10位,在癌症相关死因中位居第6位^([2])。胰腺癌病情进展迅速,但是其起病隐匿,无特异症状。

基于深度学习的DR胸片智能质控方法研究

目的为了减轻医学影像质量控制工作给医院及相关机构带来的工作负担,弥补人工质量控制存在的多方面缺陷,本文提出一种基于深度学习的DR胸片正位和侧位摄影的质量控制方法。方法通过特定结构的卷积神经网络完成DR图像的语义分析,结合医学影像质量控制标准,自动批量完成影像质控工作。结果该方法在多个数据集中的平均准确率为98.32%,单例影像的平均质控时间为83 ms。结论该模型可以快速、准确地实现DR影像的自动智能质控。