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摘要：由于手动检测脑转移瘤 (BM) 非常耗时，因此已经开展了使用深度学习来自动化此过程的研究。本研究的目的是对使用磁共振成像 (MRI) 检测癌症患者 BM 的深度学习模型的性能进行系统评价和荟萃分析。对 MEDLINE、EMBASE 和 Web of Science 进行了系统搜索，直至 2022 年 9 月 30 日。纳入标准为：患有 BM 的患者；使用 MRI 图像的深度学习来检测 BM；在检测性能方面有足够的数据；原创研究文章。排除标准为：评论、信件、指南、社论或勘误表；少于 20 名患者的病例报告或系列；队列重叠的研究；检测性能方面的数据不足；使用机器学习来检测 BM；非英语文章。使用诊断准确性研究-2 的质量评估和医学成像人工智能检查表来评估质量。最后，确定了 24 项符合条件的研究进行定量分析。患者和病变可检测性的汇总比例为 89%。文章应更严格地遵守清单。深度学习算法可有效检测 BM。由于报告差异，无法估计假阳性率的汇总分析。
深度学习用于 MRI 上的脑转移瘤检测
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