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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 | |
| 作者单位： | ;1.西安交通大学第一附属医院医学影像科;2.西安盈谷科技有限公司 |
| 摘 要： | 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%。二分类结果总准确率高于四分类结果 (P<0.05)。结论卷积神经网络可满足影像QC工作达到最低标准的要求,但要进行高级别图像质量评分和考核等管理工作,还需更大的数据集和更加细致的特征标记。 |
| 关 键 词： | 人工智能 卷积神经网络 机器学习 胸部DR 质量控制 |
Application value of convolutional neural network in quality control of direct digital chest X-ray images |
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| Keywords: | |