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该研究提出了一个利用多模态经直肠超声视频进行前列腺癌分类的框架。通过两个3D ResNet-50模型从B模式图像和剪切波弹性成像图像中提取特征,并使用自适应空间融合模块聚集两种模态的特征。在内部数据集上评估表明,该框架在识别前列腺癌方面表现良好,AUC为0.84。此外,该框架生成的视觉类激活映射图像可为前列腺癌的定位提供有价值的指导。

多模态经直肠超声视频分类用于临床显著前列腺癌鉴定

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-02-14T00:00:00Z
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