摘要 : 目的 探讨三维密集连接卷积网络(3D-DenseNet)通过MRI鉴别诊断高级别胶质瘤(HGGs)与单发脑转移瘤(BMs)的价值,并比较不同序列建立的模型诊断性能.资料与方法 回顾性收集兰州大学第二医院 2016 年 6 月—2021 年 6 月经手术病理证实的 230 例HGGs和 111... 展开
| 作者 | 张斌 黄陈翠 薛彩强 李昇霖 周俊林 |
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| 作者单位 | |
| 英文名称 | Differentiation Between High-Grade Glioma and Single Brain Metastases Based on Three-Dimensional DenseNet |
| 期刊名称 | 《中国医学影像学杂志》 |
| 期刊英文名称 | 《Chinese Journal of Medical Imaging》 |
| 页码/总页数 | 119-124 / 6 |
| 语种/中图分类号 | 汉语 / R739.41 R445.2 |
| 关键词 | 高级别胶质瘤 脑转移瘤 磁共振成像 深度学习 诊断 鉴别 |
| DOI | 10.3969/j.issn.1005-5185.2024.02.002 |
| 基金项目 | 国家自然科学基金面上项目(82071872,82371914);甘肃省科技计划项目(21YF5FA123) |
| 收录情况 | BDHX CSTPCD |
| 机标主题词 / 分类号 | T2;训练集;三维 / TP392;O343.2 |
