基于人工智能的膀胱癌膀胱镜诊断支持系统。
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: 简介: 尽管实施了常规治疗方法,但非肌层浸润性膀胱癌术后复发率相对较高。膀胱镜检查对膀胱癌的诊断和监测至关重要,但在使用白光成像时忽略了病变。使用膀胱镜检查,直径小的肿瘤; 扁平的肿瘤,如原位癌; 以及与升高的病变相关的扁平病变的范围难以识别。此外,使用膀胱镜检查的诊断和治疗的准确性根据医生的技能和经验而有所不同。因此,为了提高膀胱癌的诊断质量,我们旨在使用人工智能 (AI) 支持膀胱镜诊断膀胱癌。 材料和方法: 共 2102 张膀胱镜图像,包括 1671 张正常组织图像和 431 张肿瘤病灶图像,用于创建训练和测试图像 8:2 比的数据集。我们构建了一个基于卷积神经网络 (CNN) 的肿瘤分类器。使用测试数据评估训练的分类器的性能。当阈值改变为受试者工作特征 (ROC) 曲线时,绘制真阳性率和假阳性率。 结果: 在试验数据中 (肿瘤图像: 87,正常图像: 335),78 幅图像为真阳性,315 为真阴性,20 为假阳性,9 为假阴性。ROC 曲线下面积为 0.98,最大 Youden 指数为 0.837,敏感性为 89.7%,特异性为 94.0%。 结论: 通过用 CNN 客观评价膀胱镜图像,可以对图像进行分类,包括肿瘤病变和正常。使用 AI 对膀胱镜图像进行客观评价有望有助于提高膀胱癌诊断和治疗的准确性。
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JOURNAL OF ENDOUROLOGY
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JOURNAL OF ENDOUROLOGY 期刊简介
英文简介:
The only peer-reviewed journal completely devoted to the closed, controlled manipulation of the urinary tract. Contains papers on percutaneous renal and ureteral procedures, including extraction of calculi, dilation or incision of strictures, and diagnosis and treatment of urinary tract tumors; ureteroscopy for diagnostic and therapeutic indications, and laparoscopic urological procedures; endoscopic use of lasers, and extracorporeal lithotripsy of renal and ureteral stones. The official journal of the Endourological Society.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
唯一一本完全致力于闭合的、可控的尿道操作的同行评议杂志。载有关于经皮肾和输尿管手术的论文,包括结石的取出、狭窄的扩张或切口、尿路肿瘤的诊断和治疗;用于诊断和治疗适应症的输尿管镜检查,以及腹腔镜泌尿外科手术;内窥镜下使用激光和体外碎石术的肾和输尿管结石,是内分泌学会的官方杂志。
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