基于CT图像的肺结核病灶治愈状态判定深度学习模型的建立OA北大核心CSTPCD
Deep learning to determine the healing status of pulmonary tuberculosis lesions on CT images
目的:基于CT影像构建深度学习模型判定肺结核病灶的活动性.方法:回顾性纳入2018年12月至2020年12月首都医科大学附属北京胸科医院就诊的具有治疗前、中和后时间点的CT影像资料的肺结核治愈患者(102例),按照8∶2的比例将病灶随机分为训练集和测试集.另外,于2021年10月至2022年12月在同一家医院前瞻性纳入肺结核治愈患者(72例),在治疗前、中和后时间点纳入CT资料作为独立验证集.通过迁移学习方式进行深度学习模型构建;采用掩膜区域卷积…查看全部>>
Objective:To construct a deep learning model based on CT images for activity assessment of pulmonary tuberculosis lesions.Methods:A retrospective cohort of 102 cured pulmonary tuberculosis patients at Beijing Chest Hospital,Capital Medical University between December 2018 and December 2020 was included,CT data were collected before,during,and after treatment.Lesions were randomly divided into training and test sets with an 8∶2 ratio.Additionally,a prospectiv…查看全部>>
秦李祎;刘远明;李卫民;吕平欣;郭琳;钱令军;肖谦;杨阳;尚园园;贾俊楠;初乃惠
首都医科大学附属北京胸科医院/国家结核病临床实验室/耐药结核病研究北京市重点实验室,北京 101149深圳市智影医疗科技有限公司,深圳 518109首都医科大学附属北京胸科医院/国家结核病临床实验室/耐药结核病研究北京市重点实验室,北京 101149北京老年医院影像科,北京 100095深圳市智影医疗科技有限公司,深圳 518109深圳市智影医疗科技有限公司,深圳 518109深圳市智影医疗科技有限公司,深圳 518109首都医科大学附属北京胸科医院影像科,北京 101149首都医科大学附属北京胸科医院结核一科,北京 101149||首都医科大学附属北京友谊医院老年科,北京 100050首都医科大学附属北京胸科医院/国家结核病临床实验室/耐药结核病研究北京市重点实验室,北京 101149首都医科大学附属北京胸科医院结核一科,北京 101149
临床医学
结核,肺体层摄影术,X线计算机模型,结构人工智能
Tuberculosis,pulmonaryTomography,X-ray computedModels,structuralArtificial intelligence
《中国防痨杂志》 2024 (3)
272-278,7
National Natural Science Foundation of China(82373641)Shenzhen Science and Technology Program(KQTD2017033110081833)Guangzhou Basic Research Program City School(Institute)Enterprise Joint Funding Project(2023A03J0536)国家自然科学基金(82373641)深圳市科技计划资助项目(KQTD2017033110081833)广州市基础研究计划市校(院)企联合资助项目(2023A03J0536)
评论