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
zsj完成签到,获得积分10
1秒前
dolesy发布了新的文献求助10
2秒前
执着烧鹅完成签到 ,获得积分10
2秒前
哈哈哈完成签到,获得积分10
4秒前
yar应助博修采纳,获得10
6秒前
可爱的函函应助博修采纳,获得10
6秒前
MchemG应助博修采纳,获得10
6秒前
酷波er应助博修采纳,获得10
7秒前
时代更迭完成签到 ,获得积分10
7秒前
8秒前
WGOIST完成签到,获得积分10
9秒前
九九完成签到 ,获得积分10
9秒前
李新宇完成签到 ,获得积分10
10秒前
大橙子发布了新的文献求助10
14秒前
库凯伊完成签到,获得积分10
14秒前
duckspy发布了新的文献求助10
15秒前
CodeCraft应助jenny采纳,获得10
17秒前
lhnsisi完成签到,获得积分10
18秒前
jhlz5879完成签到,获得积分10
19秒前
悦耳曼凝完成签到 ,获得积分10
20秒前
文静的紫萱完成签到,获得积分10
20秒前
拼搏的飞薇完成签到,获得积分10
21秒前
曾建完成签到 ,获得积分10
22秒前
pep完成签到 ,获得积分10
23秒前
mufcyang完成签到,获得积分10
27秒前
了晨完成签到 ,获得积分10
28秒前
yi完成签到 ,获得积分10
31秒前
wxnice完成签到,获得积分10
32秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
34秒前
星辰大海应助大橙子采纳,获得10
43秒前
43秒前
七QI完成签到 ,获得积分10
44秒前
47秒前
褚香旋完成签到,获得积分10
47秒前
一只狗东西完成签到 ,获得积分10
49秒前
宇老师发布了新的文献求助10
50秒前
51秒前
qiqi发布了新的文献求助30
53秒前
大橙子发布了新的文献求助10
56秒前
wzhang完成签到,获得积分10
57秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
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 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022