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ChiCTR2200063462
尚未开始
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2022-09-07
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乳腺癌
基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌自动分割和分类中的应用
基于DCE-MRI的深度学习在乳腺癌自动分割和分类中的应用
我们主要利用治疗前的MRI影像,提出了一个可以在MRI图像上准确分割出乳腺癌病灶的深度学习网络,我们称为病灶分割网络。然后根据分割的结果输入后端网络,我们称为分类网络,我们开发了一个集群分类网络,这种集群网络包括ResNet50,ResNeXt101,googlenet-inceptionV3,取三个分类网络的输出的平均值作为最终的输出值,这样增加了分类的可靠性,避免了因为一个网络的误判而影响最终结果的可能,在判断阶段包括良恶性判断,淋巴结是否转移判断。
连续入组
治疗新技术
纳入本院2022年9月1日至2022年10月1日在本院检查乳腺癌,并接受核磁检查的患者。
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课题经费
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2021-09-01
2022-10-01
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1.完整的影像学和病理资料,包括肿瘤和ALN; 2.MR扫描后两周进行手术。;
请登录查看1.无肿块病灶,无明显界限或病灶最长直径<5mm; 2.临床或病理特征不完整; 3.MR检查前接受过新辅助化疗、放疗或激素治疗; 4.多灶性病变或其他乳腺肿瘤患者。;
请登录查看烟台毓璜顶医院
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IONOVA2025-12-05
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