深度学习对血吸虫肝纤维化超声图像四级分级
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深度学习对血吸虫肝纤维化超声图像四级分级
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AI 综述
Guo, Z. 等研究团队在 medRxiv 发布预印本，称训练出一个深度学习模型，可直接从单张B型超声图像对日本血吸虫相关肝纤维化进行四级分级，无需手动勾画感兴趣区。 模型用江西一家血吸虫病医院2019至2023年间2,921名成年患者的2,921张超声图像训练，纤维化分级依据临床超声记录并由有经验的放射科医师按《血吸虫病防治手册》复核，不一致病例由第二位放射科医师复核并协商确定。预测由 ResNet-18、EfficientNet-B0、DenseNet-121 和 Swin-T 四种架构的神经网络加权软投票组合，权重取自验证集表现。 研究团队称，该模型或可作为日本血吸虫相关纤维化分级的自动化辅助工具，在外部验证后有望支持流行区的筛查与随访。
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最新进展11月2日 08:00
深度学习对日本血吸虫肝纤维化超声图像分级的加权软投票集成研究报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
11月2日
- medRxiv 临床预印深度学习对日本血吸虫肝纤维化超声图像分级的加权软投票集成研究
研究团队用2,921张来自江西一家血吸虫病医院、2019至2023年间成年患者的B型超声图像训练深度学习模型，无需手动勾画ROI即可对日本血吸虫相关肝纤维化进行四级分级。
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