深度学习辅助北京大学第一医院读片，前列腺癌诊断准确率超过90%(2)
2017-05-10 编辑：
与经验丰富的放射科医师给出的 DWI 评分相比，CAD 系统的诊断效率更高。这一启发性的结果表明，CAD 系统可能是优化前列腺癌诊断现有常规临床工作流程的有前景的技术，能够使其更可靠、可重现。另外，CAD 系统也许可以作为不太有经验的放射科医师的合适的教学工具（Hambrock等，2013）。
研究的局限性：首先，我们只提取弥散加权 MR 图像的定量图像特征来区分 PCa 与非PCa，而已有报告显示单个参数单独也可能干扰PCa 检测中的mpMRI（Kitajima等，2010； Tanimoto 等，2007）；第二，本研究中 DWI 的b-value 为800 s mm-2，这是一个次优参数（b≥1400s mm-2，由PI-RADS v2 推荐）（Weinreb 等，2016）；第三，尽管ROI 由两名经验丰富的放射科医师根据 TRUS 指导活检来提出，但 ROI 和病理学并不严格匹配。这种差异可能会影响 ANN 分类器的准确性。
总之，基于 DWI 的 CAD 系统在识别PCa 方面尤为有效，特别是在PZ 中。考虑到这个系统的准确性，这似乎是前列腺 CAD 研究中一个较有希望的突破点。
原文地址：http://engine.scichina.com/publisher/scp/journal/SCLS/60/1/10.1007/s11427-016-0389-9?slug=full%20text
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