使用深度学习技术自动识别喉镜图像。
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目的/假设: 开发一种基于深度学习的计算机辅助诊断系统,用于区分喉肿瘤 (良性、癌前病变和癌症) 并提高基于临床医生的喉镜检查结果诊断评估的准确性。 研究设计: 回顾性研究。 方法: 收集 24,667 幅喉镜检查图像 (正常、声带小结、息肉、白斑和恶性肿瘤),开发并测试基于卷积神经网络 (CNN) 的分类器。比较了 12 名耳鼻喉科医生提出的基于 CNN 的分类器和临床视觉评估 (CVAs)。 结果: 在独立的测试数据集中,达到了 96.24% 的总体准确性; 对于白斑、良性、恶性、正常和声带小结,敏感性和特异性分别为 92.8% vs. 98.9%,97% vs. 99.7%,89% vs. 99.3%,99.0% vs. 99.4%,和 97.2% vs. 99.1%,分别。此外,与随机选择的测试数据集上的 CVAs 相比,基于 CNN 的分类器在大多数喉部疾病中表现优于医生,区分结节的能力显著提高 (98% vs. 45%,p
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LARYNGOSCOPE
LARYNGOSCOPE
最新影响因子:2.97 | 期刊ISSN:0023-852X | CiteScore:2.37 |
出版周期:Monthly | 是否OA:YES | 出版年份:1896 |
期刊官方网址:http://onlinelibrary.wiley.com/journal/10.1002/%28ISSN%291531-4995
自引率:10.50% | 研究方向:医学-耳鼻喉科学 |
出版地区:UNITED STATES |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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LARYNGOSCOPE 期刊简介
英文简介:
For more than 100 years, otolaryngologists, clinicians, and researchers around the world have read The Laryngoscope to keep pace with and learn how to take advantage of the most important advances in the diagnosis and treatment of head and neck disorders. Moreover, the journal is the first choice among otolaryngologists to publish their most important findings and share their own successful techniques with their colleagues.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
100多年来,世界各地的耳鼻喉科医生、临床医生和研究人员都阅读喉镜,以跟上并学习如何利用头颈部疾病诊断和治疗方面最重要的进展。此外,该杂志是耳鼻喉科医生的第一选择,发表他们最重要的发现,并与他们的同事分享他们自己的成功技术。
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医学 |
MEDICINE, RESEARCH & EXPERIMENTAL (医学:研究与实验) 4区 OTORHINOLARYNGOLOGY (耳鼻喉科学) 3区 |
73/133 12/41 |
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liting7111
前几天接收一篇,杂志审稿效率还是很高的。2019-08-18
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