深度学习在基于曲面体层片的成釉细胞瘤及牙源性角化囊肿鉴别诊断中的应用

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘要：目的 通过应用不同卷积神经网络模型对成釉细胞瘤及牙源性角化囊肿进行鉴别诊断。方法 回顾性收集1000张成釉细胞瘤和牙源性角化囊肿患者的数字曲面体层片，选用ResNet（18、50、101）、VGG（16、19）、EfficientNet（b1、b3、b5）深度学习模型，对训练集中的800张曲面体层片经五折交叉验证的方法训练后对测试集中的200张曲面体层片进行鉴别诊断。（剩余13017字）

试读结束

目录
monitor