期刊简介
《中国医疗设备》（原刊名《医疗设备信息》2007年更名），是由卫计委主管的中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。《中国医疗设备》创刊于1986年，30年来本刊始终以 “融合医学与工程，服务医疗与设备”为办刊宗旨，始终致力于推动医学工程、医疗设备耗材和信息互联网领域的科技创新，搭建起医学工程技术人员、临床医生、企业及大学之间的学术交流平台，实现医学临床需求和工程技术的完美对接。本刊现为180页月刊，大16开铜版彩色印刷，每月10日出刊。据中国科技信息研究所《中国科技期刊引证报告（核心版）》的数据显示，2018年，《中国医疗设备》杂志在医疗设备类杂志中综合评分排名前列。
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首页>中国医疗设备杂志
- 杂志名称：中国医疗设备杂志
- 主管单位：医疗设备信息
- 主办单位：国家卫生健康委员会
- 国际刊号：11-5655/R
- 国内刊号：11-5655/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：中华医学会医学工程学分会会刊中国医师协会临床工程师分会会刊中国计量测试学会医学计量分会会刊期刊收录：国家图书馆馆藏, 维普收录(中), 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 万方收录(中), 上海图书馆馆藏
通过分布式人工智能实现CT结肠成像的计算机辅助慢性息肉辨识
关键词：分布式, 人工智能, 结肠成像, 算机辅助, 息肉, 知识工作者, 辅助诊断, 计算机, 受试者工作特征曲线, 方法, 病灶, 诊断软件, 知情同意, 诊断结果, 诊断技术, 相关图样, 数据采集, 软件分析, 人体实验, 难度分析
摘要：目的 通过计算机辅助诊断技术(CAD),利用分布式人工智能进行CT结肠成像的病理诊断.材料与方法 本研究经人体实验保护局(Office of Human Subjects Research)批准.研究内容中涉及健康保险流通与责任法案( HIPAA)的患者知情同意要求并未报批.CT数据采集于24名患有至少一块6 mm息肉的病人,相关图样的分析通过计算机辅助诊断(CAD)软件完成,共鉴别268处疑似病灶.每处疑似病灶均由20名来自同一众包平台的知识工作者(Knowledge Workers,KWs)判断是否是息肉.为了检验本方法的可重复性,共228名知识工作者参与了两轮病灶鉴别工作.本文中,通过比较知识工作者和CAD软件分析结果的受试者工作特征曲线覆盖面积(AUC)来评价本方法的效果.结果 知识工作者的检测水平AUC结果为:第1轮0.845±0.045(标准差),第2轮0.855±0.044.计算机辅助诊断软件(CAD)分析结果的AUC为0.859±0.043,两种方法之间并没有显著区别.根据病灶判断难度分析,容易的诊断中知识工作者表现更佳:第1轮AUC为0.951±0.032,第2轮0.966±0.027(P=0.039),CAD的AUC为0.877±0.048.对于两轮检验都参加的知识工作者而言,第2轮的诊断结果有显著的提升:第1轮AUC为0.759±0.052,第2轮为0.839±0.046(P=0.041).结论 在慢性息肉的诊断方面,分布式人工智能和计算机辅助诊断(CAD)技术的结果之间并无显著差异.
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