首页期刊导航|暨南大学学报（自然科学与医学版）
期刊信息/Journal information
暨南大学学报（自然科学与医学版）
暨南大学学报（自然科学与医学版）

刘颖

双月刊

1000-9965

oxbwk@jnu.edu.cn

020-85224092

510632

广州市石牌暨南大学

暨南大学学报（自然科学与医学版）/Journal Journal of Jinan University（Natural Science & Medicine Edition）CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊由暨南大学主办。在全校师生的大力支持下学术水平和编辑质量取得了显著的进步。被认定为《中国科学引文数据库》来源期刊；《中国学术期刊综合评价数据库》来源期刊。《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》全文收录。还被国内外重要检索刊物《化学文摘》（CA）、《中国数学文摘》、《中国无机化学文摘》、《中国化学化工文摘》、《中国生物学文摘》、《中国医学文摘》等作为刊源。
正式出版
收录年代

    基于不同算法的AI技术对乳腺肿瘤诊断效能的对比分析

    陆壹子冯鑫钰张望张凤丽...
    438-446页
    查看更多>>摘要：目的:分析基于全数字化乳腺X线摄影(FD)的全卷积单阶段乳腺AI算法及基于数字乳腺断层摄影(DBT)的三维多影像融合AI算法在乳腺肿瘤影像诊断中的效能.方法:用FD AI算法(AI-FD)及DBT AI算法(AI-DBT)对常州市妇幼保健院乳腺外科2022年经病理证实的469例(515个病灶)乳腺疾病患者的影像数据进行计算.以病理结果为基准,分别采集记录两种算法结果的阳性数及与病理结果符合数,比较两种算法对乳腺癌的诊断灵敏度、特异度、阳性预测值及阴性预测值;以病理诊断为金标准,比较AI算法、超声(US)及钼靶X线人工诊断(MG人工)等诊断方法的受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下的面积(AUC).结果:AI-DBT的诊断阳性率(67.81％)高于AI-FD(49.17％),差异有统计学意义(x2=35.01,P＜0.05);AI-DBT的诊断准确率(44.33％)稍低于AI-FD(46.90％),差异无统计学意义(x2=0.42,P＞0.05).两种AI算法比较,AI-DBT对乳腺癌的诊断灵敏度高,但特异性较弱,AI-FD的诊断特异性更佳.AUC值方面,MG人工的最高,为0.804,两种AI算法次之,但均略高于US.结论:基于乳腺DBT三维断层图像与FD二维图像的AI算法在乳腺肿瘤尤其是在乳腺癌的诊断方面具有一定的准确性,但其诊断效能与MG人工诊断之间仍有一定的差距,故目前尚不能完全取代人工诊断.

    全数字化乳腺X线摄影数字乳腺断层摄影AI算法

      原文链接:
    • 万方数据
    • 维普