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基于深度学习的胸部X线恶性结节自动检测的开发与验证研究
被引量:
21
1
作者
J.G.Nam
S.Park
+5 位作者
E.J.Hwang
J.H.Lee
K.N.Jin
k.y.lim
邓江(译)
王玉婷(校)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019年第2期233-233,共1页
目的开发并验证一种基于深度学习的胸片恶性肺结节自动检测算法(DLAD),并与包括胸部放射医师在内的医师诊断进行比较。材料与方法对本回顾性研究,采用2010—2015年期间共34 676例病人(健康与结节分别为30 784和3 892)的43 292张胸部X线...
目的开发并验证一种基于深度学习的胸片恶性肺结节自动检测算法(DLAD),并与包括胸部放射医师在内的医师诊断进行比较。材料与方法对本回顾性研究,采用2010—2015年期间共34 676例病人(健康与结节分别为30 784和3 892)的43 292张胸部X线片(正常胸片与结节胸片分别为34 067和9 225)进行DLAD的开发。
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关键词
恶性结节
自动检测算法
深度学习
下载PDF
职称材料
题名
基于深度学习的胸部X线恶性结节自动检测的开发与验证研究
被引量:
21
1
作者
J.G.Nam
S.Park
E.J.Hwang
J.H.Lee
K.N.Jin
k.y.lim
邓江(译)
王玉婷(校)
机构
Department of Radiology
不详
出处
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019年第2期233-233,共1页
文摘
目的开发并验证一种基于深度学习的胸片恶性肺结节自动检测算法(DLAD),并与包括胸部放射医师在内的医师诊断进行比较。材料与方法对本回顾性研究,采用2010—2015年期间共34 676例病人(健康与结节分别为30 784和3 892)的43 292张胸部X线片(正常胸片与结节胸片分别为34 067和9 225)进行DLAD的开发。
关键词
恶性结节
自动检测算法
深度学习
分类号
R730.44 [医药卫生—肿瘤]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的胸部X线恶性结节自动检测的开发与验证研究
J.G.Nam
S.Park
E.J.Hwang
J.H.Lee
K.N.Jin
k.y.lim
邓江(译)
王玉婷(校)
《国际医学放射学杂志》
北大核心
2019
21
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