基于深度学习的膀胱肿瘤MRI图像分级分期预测

• 作者: 蔡亚洁 李畅 杜悦 张文龙 白羽 黄道斌
• 来源期刊: 电脑知识与技术:学术版
• 学科: 工学
• 关键词: 膀胱癌 MRI 计算机辅助诊断 深度学习 卷积神经网络
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 页码范围: 29-31
• 页数: 3页
• 分类号: TP183

摘要

膀胱癌的发病呈现增高的趋势,对放射科医生来说,检测和分类膀胱恶性肿瘤是一项耗时较大的工作。近年来,计算机辅助诊断系统的进步以及深度学习(Deep learning)的发展,使其成为医学图像处理的有力工具。文章提出一种基于深度卷积神经网络的膀胱癌MRI图像的优化模型,得到适合膀胱肿瘤MRI图像分级和分期预测的算法,取得较好的预测诊断效果,膀胱肿瘤分级预测准确率93.75%,膀胱肿瘤分期预测准确率98.96%,为膀胱肿瘤的无创预测提供了新的手段。