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DeepDicomSort：一种针对脑磁共振成像数据的自动排序算法
摘要 随着医学成像研究中使用的数据集规模不断扩大，对自动化数据管理的需求也随之增加。一项重要的数据管理任务是对数据集进行结构化组织，以保持完整性并确保可重用性。因此，我们研究了此数据组织步骤是否可以自动化。为此，我们设计了一个卷积神经网络 (CNN)，可根据视觉外观自动识别八种不同的脑磁共振成像 (MRI) 扫描类型。因此，我们的方法不受扫描元数据不一致或缺失的影响。它可以识别造影前 T1 加权 (T1w)、造影后 T1 加权 (T1wC)、T2 加权 (T2w)、质子密度加权 (PDw) 和派生图（例如表观扩散系数和脑血流）。在第一次实验中，我们使用了脑肿瘤患者的扫描结果：719 名受试者的 11065 次扫描用于训练，192 名受试者的 2369 次扫描用于测试。CNN 的总体准确率达到 98.7%。在第二个实验中，我们用第一个实验中的所有 13434 张扫描图训练 CNN，并用 1318 名阿尔茨海默病患者的 7227 张扫描图测试 CNN。在这里，CNN 的总体准确率达到了 98.5%。总而言之，我们的方法可以准确预测扫描类型，并且可以快速自动地对脑部 MRI 数据集进行分类，几乎无需人工验证。通过这种方式，我们的方法可以帮助正确组织数据集，从而最大限度地提高数据的可共享性和完整性。
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