Modelos de radiómica de aprendizaje profundo basados en ultrasonido para predecir malignidades de glándulas salivales primarias y secundarias: un estudio retrospectivo multicéntrico
Autores: Xia, Zhen; Huang, Xiao-Chen; Xu, Xin-Yu; Miao, Qing; Wang, Ming; Wu, Meng-Jie; Zhang, Hao; Jiang, Qi; Zhuang, Jing; Wei, Qiang; Zhang, Wei
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
Modelos de radiómica de aprendizaje profundo basados en ultrasonido para predecir malignidades de glándulas salivales primarias y secundarias: un estudio retrospectivo multicéntrico
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Ultrasonido
Radiómica
Aprendizaje profundo
Malignidades
Características
Modelo
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
El modelo RadiomicsDL, que combina características radiómicas y de aprendizaje profundo utilizando el Perceptrón Multicapa (MLP), demostró el mejor rendimiento en el conjunto de pruebas con un AUC de 0.807.
Descripción
El modelo RadiomicsDL, que combina características radiómicas y de aprendizaje profundo utilizando el Perceptrón Multicapa (MLP), demostró el mejor rendimiento en el conjunto de pruebas con un AUC de 0.807.