Noninvasive diagnosis of oral squamous cell carcinoma by multi‐level deep residual learning on optical coherence tomography images

光学相干层析成像 医学 基底细胞 放射科 诊断准确性 残余物 病理 计算机科学 算法
作者
Wei Yuan,Jinsuo Yang,Boya Yin,Xingyu Fan,Jing Yang,Haibin Sun,Yanbin Liu,Ming Su,Sen Li,Xin Huang
出处
期刊:Oral Diseases [Wiley]
卷期号:29 (8): 3223-3231 被引量:13
标识
DOI:10.1111/odi.14318
摘要

Abstract Background Oral Squamous Cell Carcinoma (OSCC) is one of the most severe cancers in the world, and its early detection is crucial for saving patients. There is an inevitable necessity to develop the automatic noninvasive OSCC diagnosis approach to identify the malignant tissues on Optical Coherence Tomography (OCT) images. Methods This study presents a novel Multi‐Level Deep Residual Learning (MDRL) network to identify malignant and benign(normal) tissues from OCT images and trains the network in 460 OCT images captured from 37 patients. The diagnostic performances are compared with different methods in the image‐level and the resected patch‐level. Results The MDRL system achieves the excellent diagnostic performance, with 91.2% sensitivity, 83.6% specificity, 87.5% accuracy, 85.3% PPV, and 90.2% NPV in image‐level, with 0.92 AUC value. Besides, it also implements 100% sensitivity, 86.7% specificity, 93.1% accuracy, 87.5% PPV, and 100% NPV in the resected patch‐level. Conclusion The developed deep learning system expresses superior performance in noninvasive oral squamous cell carcinoma diagnosis, compared with traditional CNNs and a specialist.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
1秒前
王森完成签到,获得积分10
1秒前
一叶舟完成签到,获得积分10
1秒前
yaosichao完成签到,获得积分10
3秒前
5秒前
5秒前
Fe_001完成签到 ,获得积分10
6秒前
应然忆完成签到 ,获得积分10
7秒前
含蓄的赛君完成签到,获得积分10
7秒前
科研通AI2S应助ke采纳,获得10
8秒前
tiantian发布了新的文献求助10
10秒前
10秒前
勤勤的新星完成签到 ,获得积分10
11秒前
zhang完成签到,获得积分10
13秒前
小蘑菇应助自由千风采纳,获得10
13秒前
孤独机器猫完成签到 ,获得积分10
13秒前
鸭鸭完成签到,获得积分10
14秒前
小甲同学发布了新的文献求助10
15秒前
小蘑菇应助xiaolong0325ly采纳,获得10
15秒前
joseph完成签到,获得积分10
16秒前
dypdyp应助山语采纳,获得10
18秒前
ice完成签到,获得积分10
19秒前
长木木完成签到,获得积分20
20秒前
22秒前
可爱的函函应助juwish采纳,获得10
25秒前
情怀应助向日魁采纳,获得10
26秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
26秒前
梅川秋裤完成签到,获得积分10
27秒前
自由千风发布了新的文献求助10
27秒前
sai完成签到,获得积分10
27秒前
27秒前
三石完成签到 ,获得积分10
27秒前
帅气男孩发布了新的文献求助10
28秒前
meng发布了新的文献求助10
29秒前
安静的难破完成签到,获得积分10
29秒前
asdasd完成签到,获得积分10
30秒前
waypeter完成签到,获得积分10
31秒前
31秒前
大宝完成签到,获得积分10
32秒前
33秒前
高分求助中
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
Cognitive Neuroscience: The Biology of the Mind 1000
Technical Brochure TB 814: LPIT applications in HV gas insulated switchgear 1000
ACSM’s Guidelines for Exercise Testing and Prescription, 12th edition 500
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 500
Nucleophilic substitution in azasydnone-modified dinitroanisoles 500
不知道标题是什么 500
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 3969884
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3514604
关于积分的说明 11174901
捐赠科研通 3249928
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1795149
邀请新用户注册赠送积分活动 875599
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 804891