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目的:探讨基于人工智能技术的动态增强磁共振成像(DCE-MRI)直方图分析在乳腺癌术前分级诊断中的价值.方法:连续纳入2020年9月至2022年9月河北生殖妇产医院收治的80例乳腺癌患者,分别进行分子分型[Luminal A型22例,Luminal B型44例,三阴型10例,人表皮生长因子受体2(HER-2)过表达型4例]和组织学分级(1级21例,2级20例,3级39例).收集所有患者DCE-MRI检查资料,将图像传至图像后台工作站进行图像后处理,获取速率常数(Kep)、容积转移常数(Ktrans)以及血管外细胞外间隙容积比(Ve)的平均值、10

作者:王一平;张剑茹;穆坤;张晔

来源:中国医学装备 2024 年 21卷 4期

知识库介绍

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作者:
王一平;张剑茹;穆坤;张晔
来源:
中国医学装备 2024 年 21卷 4期
标签:
乳腺癌 动态增强磁共振成像(DCE-MRI) 人工智能(AI) 深度学习 卷积神经网络 直方图分析 Breast cancer Dynamic contrast enhanced-magnetic resonance imaging(DCE-MRI) Artificial intelligence(AI) Deep learning Convolutional neural network Histogram analysis
目的:探讨基于人工智能技术的动态增强磁共振成像(DCE-MRI)直方图分析在乳腺癌术前分级诊断中的价值.方法:连续纳入2020年9月至2022年9月河北生殖妇产医院收治的80例乳腺癌患者,分别进行分子分型[Luminal A型22例,Luminal B型44例,三阴型10例,人表皮生长因子受体2(HER-2)过表达型4例]和组织学分级(1级21例,2级20例,3级39例).收集所有患者DCE-MRI检查资料,将图像传至图像后台工作站进行图像后处理,获取速率常数(Kep)、容积转移常数(Ktrans)以及血管外细胞外间隙容积比(Ve)的平均值、10

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