都有卵巢MRI在内的卵巢全像在快速加强前列腺癌用药的过程里发挥了重要关键作用。识别仁性和恶性恶性肿瘤的迥然不同MRI形态，以及与各种恶性亚型方面的特殊MRI形态学和凝聚态形态，使得点状科内科医生并能提供者比其他现代的全像方法越来越好的检验，并对患者用药提案的制定提供者越来越有价值的信息。虽然建模加强(DCE) MRI的抗原与x线底片大部分十分，但在仁恶性恶性肿瘤的辨认上都上仍有进一步提升的空间。部分主因是由于点状科内科医生对前列腺癌的评估因关键技术相异以及观察者内和观察者间说明的相异而受到影响。
多项数据分析方法开发新了认知科学视觉和机器学习的认知科学（AI）该系统，该该系统可用于诊疗布像上的认知科学辅助检验和卵巢恶性肿瘤的化学合成相关联。点状组学是认知科学辅助检验的扩展，可提供者与病理学和其他诊疗、病理和基因组数据方面的认知科学所含形态。
亦同，出版在Radiology时代周刊的一项数据分析方法评估了与现代软体相比之下，用到AI该系统时点状科内科医生在卵巢DCE MRI布像上对应仁恶性恶性肿瘤上都的检验安全性是否得到加强，为AI在诊疗的进一步领域及数据分析方法开拓了路段。
在本项回顾性数据分析方法里，来自8个学术性独立机构和11个私人药房的19名卵巢点状科内科医生对卵巢DCE MRI检查的布像顺利完成了分析方法。阅读者对每项检查核对两次次。在“第一次核对”时，他们用到了都有凝聚态布在内现代的认知科学辅助评估软体。在“第二次审读”里，通过认知科学辅助检验软体为他们提供者了AI分析方法。采用人脑工作特性圆弧(ROC)分析方法来评估阅读者的检验安全性，ROC圆弧下辖区(AUC)作为对应恶性和仁性恶性肿瘤的量化。主要数据分析方法终点是第一次和第二次核对有条件下AUC的相异。
本数据分析方法总共纳入111名女性(少于年龄52岁±13岁[标准差])并得到111组卵巢DCE MRI检查(其里恶性恶性肿瘤54实有，仁性恶性肿瘤57实有)。当用到AI该系统时，所有阅读者的少于AUC从0.71越来越高到0.76 (P = 0.04)。当用到卵巢影像简报和数据该系统(BI-RADS)一般而言3作为两点时，少于敏感度有所越来越高(从90%越来越高到94%;变化的95%置信区间[CI]: 0.8%，7.4%)，但在用到BI-RADS一般而言4a人口为120人不然(从80%到85%;95%置信区间:-0.9%，11%)。无论是用到BI-RADS一般而言4a还是一般而言3作为两点，少于抗原均无显著相异(分别为52%和52% [95% CI: -7.3%，6.0%]，29%至28% [95% CI: -6.4%，4.3%])。
布 根据卵巢全像简报和数据该系统(BI-RADS) 4a类阈值在建模加强卵巢MRI布像上辨认仁恶性恶性肿瘤的检验任务里，19个阅读者第一次和第二次核对的敏感度和抗原(以总和说明)较为。
本数据分析方法说明，认知科学该系统的用到越来越高了点状科内科医生在卵巢MRI里辨认仁恶性恶性肿瘤的检验安全性，为诊疗进一步制定越来越准确的用药提案提供者了关键技术伤的支持，为认知科学在诊疗及科研上的领域提供者了参考资料依据。
原文出处：
Yulei Jiang,Alexandra V Edwards,Gillian M Newstead.Artificial Intelligence Applied to Breast MRI for Improved Diagnosis.DOI:10.1148/radiol.2020200292
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