【摘 要】
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目的观察利用深度学习(DL)融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法利用DL卷积神经网络(CNN)提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估多模态融合模型的诊断效能。结果多模态融合模型鉴别乳腺良、恶性肿物的效能优于单模态常规超声或弹性模型,其中融合灰阶与弹性图像模型鉴别诊断效能优于融合灰阶与弹性比值模型,分类准确率达93.51%,敏感度为94.
【机 构】
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中国科学院声学研究所超声技术中心,中国科学院大学,北京大学第三医院超声诊断科,北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所乳腺中心恶性肿瘤发病机制及转化研究教育部重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0114900),中国科学院青年创新促进会项目(2019024)。
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目的观察利用深度学习(DL)融合常规超声和超声弹性成像诊断乳腺良、恶性肿瘤的效能。方法利用DL卷积神经网络(CNN)提取乳腺肿瘤超声灰阶与超声弹性特征,并进行多模态融合,评价融合弹性图像或弹性比值等不同信息方式对乳腺良、恶性肿瘤的诊断效能;绘制受试者工作特征(ROC)曲线,计算曲线下面积(AUC),评估多模态融合模型的诊断效能。结果多模态融合模型鉴别乳腺良、恶性肿物的效能优于单模态常规超声或弹性模型,其中融合灰阶与弹性图像模型鉴别诊断效能优于融合灰阶与弹性比值模型,分类准确率达93.51%,敏感度为94.
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