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卷积神经网络在辅助胸部数字X线图像质量控制工作的应用价值

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卷积神经网络在辅助胸部数字X线图像质量控制工作的应用价值

https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_xaykdxxb201905024

卷积神经网络在辅助胸部数字X线图像质量控制工作的应用价值

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卷积神经网络在辅助胸部数字X线图像质量控制工作的应用价值

Author / Creator

贾晓茜 , 张向利 , 刘哲 , 曾强 , 赵志富 , 李延寿 , 黄鸿 , 董阿梅 , 杨健 and 郭建新

Publisher

西安交通大学第一附属医院医学影像科,陕西西安,710061%西安盈谷科技有限公司,陕西西安,710075

Journal title

西安交通大学学报（医学版）, 2019-09, Vol.40 (5), p.784-788

Language

Chinese

Formats

Articles

Publication information

Publisher

西安交通大学第一附属医院医学影像科,陕西西安,710061%西安盈谷科技有限公司,陕西西安,710075

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Scope and Contents

Contents

R445.4%TP181; 目的 探讨卷积神经网络在胸部数字X线(digital radiology,DR)图像质量控制(quality control,QC)工作中的应用价值.方法 纳入不同机器拍摄的胸部DR图像1 618张进行分级标记,其中1 294张作为训练集用于卷积神经网络,324张作为测试集用于检测效果;将检测结果用二分类和四分类的混淆矩阵计算敏感度、特异度、阳性预测值(positive predicted value,PPV)、阴性预测值(negative predicted value,NPV)和总准确率.结果 二分类结果:敏感度为73.53％,特异度为97.93％,PPV为80.65％,NPV为96.93％,总准确率95.37％;四分类结果的总准确率75.93％.二分类结果总...

Alternative Titles

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卷积神经网络在辅助胸部数字X线图像质量控制工作的应用价值

Authors, Artists and Contributors

Author / Creator

Identifiers

Primary Identifiers

Record Identifier

TN_cdi_wanfang_journals_xaykdxxb201905024

Permalink

https://devfeature-collection.sl.nsw.gov.au/record/TN_cdi_wanfang_journals_xaykdxxb201905024

Other Identifiers

ISSN

1671-8259

DOI

10.7652/jdyxb201905023

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