【摘 要】
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目的:建立基于深度神经网络的高分辨MRI直肠淋巴结识别系统,并探讨其对于直肠癌转移淋巴结诊断的临床应用价值。方法:本研究为回顾性研究,从2016年7月至2017年12月在青岛大学附属医院进行了高分辨率的盆腔MRI扫描的直肠癌患者中,选取报告中确定了有盆腔淋巴结转移的301例。按照就诊时间顺序前201例作为学习组,后100例作为验证组。对学习、验证两个组的患者的年龄及性别信息进行补充。学习组有男性1
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目的:建立基于深度神经网络的高分辨MRI直肠淋巴结识别系统,并探讨其对于直肠癌转移淋巴结诊断的临床应用价值。方法:本研究为回顾性研究,从2016年7月至2017年12月在青岛大学附属医院进行了高分辨率的盆腔MRI扫描的直肠癌患者中,选取报告中确定了有盆腔淋巴结转移的301例。按照就诊时间顺序前201例作为学习组,后100例作为验证组。对学习、验证两个组的患者的年龄及性别信息进行补充。学习组有男性149例、有女性52例,平均年龄为58.8岁;验证组有男性76例,有女性24例,平均年龄为60.2岁。首先,利用深度学习技术及学习组的12060张淋巴结高分辨MRI图像,在卷积神经网络下进行训练,模拟影像医师判断高分辨图像淋巴结的过程,进而建立直肠恶性肿瘤转移性淋巴结的人工智能自动识别检测平台。然后,对验证组的6030张淋巴结高分辨MRI图像进行临床验证,人工智能和影像科医师同时对淋巴结转移情况作出诊断,利用受试者工作特征曲线比较两者的诊断水平。结果:经过对学习组数据的不断迭代训练,人工智能的损失函数值不断降低,诊断误差不断降低。验证组的6030张图像,人工诊断共912张存在淋巴结转移,人工智能诊断共987张存在淋巴结转移,两者诊断结果完全相同(淋巴结位置和转移数量完全相符)的图像共772张。相比于人工诊断,人工智能诊断的曲线下面积为0.886 2,单个病例的诊断时间为10 s,而影像科医师的平均判断时间为600 s。结论:基于深度神经网络的直肠高分辨MRI淋巴结自动识别系统具有较高的准确率,且效率高,可以辅助进行临床诊断。
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