脑转移经常发生在转移性癌症的患者中。早期和准确地检测脑转移对于放射治疗的治疗计划和预后至关重要。为了提高深入学习的脑转移检测性能,提出了一种称为体积级灵敏度特异性(VSS)的定制检测损失,该损失是单个转移检测灵敏度和(子)体积水平的特异性。作为敏感性和精度始终在转移水平中始终是折射率,可以通过调节VSS损耗中的重量而无需骰子分数系数进行分段转移来实现高精度或高精度。为了减少被检测为假阳性转移的转移样结构,提出了一种时间的现有量作为神经网络的额外输入。我们提出的VSS损失提高了脑转移检测的敏感性,将灵敏度提高了86.7%至95.5%。或者,它将精度提高了68.8%至97.8%。随着额外的时间现有量,在高灵敏度模型中,约45%的假阳性转移减少,高特异性模型的精度达到99.6%。所有转移的平均骰子系数约为0.81。随着高灵敏度和高特异性模型的集合,平均每位患者的1.5个假阳性转移需要进一步检查,而大多数真正的阳性转移确认。该集合学习能够区分从需要特殊专家审查或进一步跟进的转移候选人的高信心真正的阳性转移,特别适合实际临床实践中专家支持的要求。
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