简评：直肠癌区域淋巴结转移术前常常难以诊断，诊断准确性常常依赖于影像科医生的经验和水平，主观性太大。本研究利用人工智能的深度学习算法开发出FasterR-CNN模型，能够准确、有效地诊断直肠癌淋巴结转移。
摘要
MRI是诊断盆腔淋巴结转移的金标准。既往放射科医生通过分析区域淋巴的MRI图像特征，根据自己的主观经验作出诊断决定，但这种诊断缺乏客观性和准确性。该项研究用28,张淋巴结转移的MRI图像训练了一个基于卷积神经网络的训练模型(FasterR-CNN)，该模型可以读取这些图像并作出诊断。为了进行临床验证，我们收集了不同医疗中心的例直肠癌病例，通过ROC来比较FasterR-CNN的模型的诊断与放射科医生的诊断。结果显示FasterR-CNN的ROC为0.，诊断更有效、更客观。FasterR-CNN模型的诊断时间仅为20s，远低于放射科医生的平均诊断时间s。意义:FasterR-CNN能够准确、有效地诊断淋巴结转移。
详见下文
翻译：吴志杰袁紫旭
简评：吴志杰
编辑：蔡宗禄
审核:袁紫旭
专家介绍
袁紫旭主治医师
医学博士
袁紫旭，医学博士，医院结直肠外科，美国外科医师学院会员（ACS），广东省保健协会肠道保健分会常务委员，-年在美国FredHutchinson癌症中心及华盛顿大学医学中心结直肠外科进行访问及工作，在AnnalsSurgery,BJC、CDD、IJO，WJG等国外著名期刊发表第一作者SCI论文10多篇，他引余次。年荣获“广东省科技进步一等奖”，主持多项国家及省自然基金项目，擅长胃肠道肿包括结直肠癌和胃癌的微创治疗，提倡保肛保功能手术，专注于腹膜转移癌诊治。
◆人工智能内镜超声对胃肠道间质瘤的诊断价值◆大网膜脂肪细胞通过CXCL2-VEGFA轴促进胃癌腹膜转移◆肿瘤细胞减灭术和腹腔热灌注化疗致急性肾损害的危险因素预览时标签不可点收录于话题#个上一篇下一篇