机构名称：
¥ 1.0
结果：包括577名患者的注释图像。对来自338名患者的数据（平均n = 10,253个标记图像）的数据进行了培训，对119名患者进行了验证（平均n = 3,505个标记的图像），并对120名患者的测试组（平均n = 3,511个标记的图像）进行了评估。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。 网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。 在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。用AUROC为0.96实现的全自动筛选。网络可以区分明显的（无度，轻度至中度）与明显的（中度或重度），而AUROC为0.86，早期（轻度或轻度至中度至中度）和显着（中度或重度），而AUROC为0.75。在8,502个门诊经胸膜超声心动图的队列中对这些网络的外部验证表明，仅使用parasternal的长轴成像仅用AUROC进行0.91的筛查，可以实现AS筛选。
使用机器学习对主动脉狭窄的自动检测
主要关键词
相关文件推荐
