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目的 研究和实现利用深度学习计算T2加权像MR的前列腺体积,并与椭球公式计算的前列腺体积进行比较.资料与方法 回顾性收集 2019 年 10 月—2022 年 2 月武汉大学人民医院经病理确诊的 180 例前列腺增生和 251 例前列腺癌患者的T2加权像MR图像及诊断报告,根据诊断报告使用椭球公式计算每例患者的前列腺体积,使用U-Net模型的变体对所收集MR图像上的前列腺进行分割,利用公式前列腺体积=对(前列腺像素数目×每个像素的大小×层厚)进行求和,获得深度学习计算的前列腺体积.比较深度学习和椭球公式计算的前列腺体积差异和一致性.结果 Bland-Altman 分析显示,在前列腺增生和前列腺癌患者中,深度学习和椭球公式计算的前列腺体积具有较高的一致性,仅5
作者：倪鑫淼；杨瑞；陈志远；刘修恒
来源：中国医学影像学杂志 2024 年 32卷 4期
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