Identificación precisa de cáncer de recto localmente avanzado en escáneres de TC desruidizados utilizando EfficientNet y algoritmos de sistema de votación
Autores: Lin, Chun-Yu; Wu, Jacky Chung-Hao; Kuan, Yen-Ming; Liu, Yi-Chun; Chang, Pi-Yi; Chen, Jun-Peng; Lu, Henry Horng-Shing; Lee, Oscar Kuang-Sheng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2024
Acceso abierto
Artículo científico
2024
Identificación precisa de cáncer de recto localmente avanzado en escáneres de TC desruidizados utilizando EfficientNet y algoritmos de sistema de votación
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Cáncer rectal
Inteligencia artificial
Tomografía computarizada
Resonancia magnética
Recurrencia local
Tasa de mortalidad
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 34
Citaciones: Sin citaciones
El modelo de inteligencia artificial exhibió una alta precisión en la identificación de imágenes positivas de margen de resección circunferencial (CRM), logrando un área bajo la curva (AUC) de 0,89 en el primer conjunto de pruebas y 0,86 en el segundo.
Descripción
El modelo de inteligencia artificial exhibió una alta precisión en la identificación de imágenes positivas de margen de resección circunferencial (CRM), logrando un área bajo la curva (AUC) de 0,89 en el primer conjunto de pruebas y 0,86 en el segundo.