【摘 要】
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<正>目的:肾脏良恶性肿瘤的鉴别对于指导临床治疗十分关键。传统影像组学方法需要人工提取特征,效率低且适应性差。因此,本研究运用一种能自动学习图像特征并分类的基于深度
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<正>目的:肾脏良恶性肿瘤的鉴别对于指导临床治疗十分关键。传统影像组学方法需要人工提取特征,效率低且适应性差。因此,本研究运用一种能自动学习图像特征并分类的基于深度学习的影像组学方法对肾脏良恶性肿瘤进行鉴别分类。材料与方法:本研究采用基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的迁移学习方法对肾脏良恶性肿瘤的CT图像进行分类。我们收集153例经病理确诊的肾脏肿瘤的增强CT图像。采用InceptionV3模型通过ImageNet数据集进行预处理并分类。分别在Slice、感兴趣区域(ROI)和矩形
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