【摘 要】
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目的：本研究基于迁移学习实现DCE-MRI乳腺纤维腺瘤和浸润性导管癌的鉴别.
方法：收集2015年12月至2018年7月于南京市妇幼保健院经DCE-MRI检查且定性为乳腺占位性病变的患者1
【机 构】
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南京市第一医院医学影像科江苏南京210006南京市第一医院医疗设备处江苏南京210006南京市急救中心江苏南京210003
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目的：本研究基于迁移学习实现DCE-MRI乳腺纤维腺瘤和浸润性导管癌的鉴别.
方法：收集2015年12月至2018年7月于南京市妇幼保健院经DCE-MRI检查且定性为乳腺占位性病变的患者184例.所有患者均于MRI检查后15天内接受手术,最终病理诊断108例(平均年龄,50.52±10.33岁)为纤维腺瘤,其余76例(平均年龄,42.20±10.10岁)为浸润性导管癌.基于InceptionV3模型建立了病灶水平的卷积神经网络模型,并探究迁移学习过程中冻结不同模型深度对分类效果的影响.通过五倍交叉验证来评估模型的性能,并将分类的结果与病理诊断结果进行比较,采用正确率(Accuracy,ACC)、灵敏度(Sensitivity,SEN)、特异性(Specificity,SPEC)和AUC等指标来描述分类结果.
结果：在病灶水平模型中,基于Inception V3的模型在冻结276层之前的权重时,得到了更好的结果(AUC=0.93,ACC=0.90),与图像水平模型相比,两种病灶水平模型的鉴别能力显著提高(准确率提高了13％).
结论：我们通过研究证实,迁移学习卷积神经网络模型可以用来鉴别纤维腺瘤和浸润性导管癌DCE-MRI图像.不同迁移学习深度的分类效果不同,我们提出的病灶水平模型能显著提高分类精度.
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