期刊简介
中华医学会主办。本刊是中华医学会会刊,是综合性医学学术周刊，是中国国家图书馆、中国科技信息研究所、医学科学院科技信息研究所、中国科学文献计量评价研究中心等国家科技信息情报部门所列的核心期刊。辟有述评、专家论坛、医药卫生策略探讨、临床研究、基础研究、综述、讲座、医学动态 、疑难病例析评、循征病例报告、病例报告、临床病理讨论、专题笔谈、心理与疾病、国内外学术动态、新技术新方法、新药与临床、临床医学影像、读者来信等栏目。刊物面向国内外全体临床医师，各级医院的医护及医疗技术与管理人员，是广大医务人员了解国内外最新医学研究动态和信息的重要途径。
往期目录
-
2001
-
2002
-
2003
-
2004
-
2005
-
2006
-
2007
-
2008
-
2009
-
2010
-
2011
-
2012
-
2013
-
2014
-
2015
-
2016
-
2017
-
2018
-
2019
首页>中华医学杂志
- 杂志名称：中华医学杂志
- 主管单位：中国科学技术协会
- 主办单位：中华医学会
- 国际刊号：0376-2491
- 国内刊号：11-2137/R
- 出版周期：周刊
期刊荣誉：1992年与1996年连续两次在中宣部、国家科委、新闻出版署组织的优秀科技期刊评比中荣获全国优秀期刊一等奖期刊收录：上海图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 文摘与引文数据库, 国家图书馆馆藏, 医学文摘, 万方收录(中), 知网收录(中), 维普收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 剑桥科学文摘, CA 化学文摘(美), JST 日本科学技术振兴机构数据库(日)
计算机辅助诊断慢性乙肝患者肝纤维化进程的价值分析
付甜甜；姚钊；丁红；许智婷；杨茗然；余锦华；王文平
关键词：肝硬化, 人工智能, 超声检查, 弹性成像技术
摘要：目的 应用传统机器学习和深度学习方法 建立计算机辅助诊断肝纤维化自动分类模型,并初步评估其效果.方法 选取2014年1 1月至2016年1月于复旦大学附属中山医院接受肝部分切除术和术前接受肝脏剪切波弹性成像检查的354例患者的灰阶超声图像和相应弹性图像,男247例、女107例,平均年龄(54±12)岁,以病理学诊断肝纤维化分级(S0～S4)为“金标准”,利用传统机器学习和深度学习的方法,对超声图像数据集进行特征提取和分类,建立肝纤维化自动分类模型,统计每种模型不同分类情景的准确率.结果 病理学检查显示肿块周边肝实质病理分期S0者73例,S1者40例,S2者49例,S3者41例,S4者151例.基于支持向量机分类器和稀疏表示分类器的传统机器分类模型和基于LeNet-5神经网络的深度学习分类模型,在二分类(S0/S 1/S2与S3/S4)的准确率分别为89.8％、91.8％和90.7％;在三分类(S0/S1、S2/S3与S4)的准确率分别为75.3％、79.4％和82.8％;在三分类(S0、S1/S2/S3与S4)的准确率分别为79.3％、82.7％和87.2％.结论 计算机辅助诊断慢性乙肝患者肝纤维化进程准确性较高,且可以做到更细化的肝纤维化进程分类.未来有望应用于无创评估乙肝患者肝纤维化进程的临床工作中.
友情链接