【摘 要】
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目的基于快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）构建进展期胃癌上腹部增强CT图像的肿瘤自动诊断系统,以自动勾画进展期胃癌肿瘤病变区域并分析和识别进展期胃癌T分期。方法研究小组回顾性收集2017年1月至2018年6月就诊于青岛大学附属医院的293例进展期胃癌患者,经过纳入和排除标准双重筛选后共纳入225例研究对象（其中T2期病例64例,T3期病例72例,T4期病例89例）,搜集以上研究对象的
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目的基于快速区域卷积神经网络（Faster R-CNN）构建进展期胃癌上腹部增强CT图像的肿瘤自动诊断系统,以自动勾画进展期胃癌肿瘤病变区域并分析和识别进展期胃癌T分期。方法研究小组回顾性收集2017年1月至2018年6月就诊于青岛大学附属医院的293例进展期胃癌患者,经过纳入和排除标准双重筛选后共纳入225例研究对象（其中T2期病例64例,T3期病例72例,T4期病例89例）,搜集以上研究对象的上腹部增强CT图像。由两名高年资影像科专家利用label Img软件在上腹部增强CT图像上标识出同术后病理T分期相一致的癌肿区域。研究小组利用随机数字的方法按照4:1比例将研究对象分为训练组（T2期病例51例,T3期病例58例,T4期病例71例）及测试组（T2期病例13例,T3期病例14例,T4期病例18例）。经过数据统计得出其中训练组包含2800张阳性图像,测试组包含700张阳性图像。研究小组为降低训练诊断系统时出现的过度拟合问题,对训练集中阳性图像进行数据增强处理,经过数据增强处理后得到特征图像3855张。随后研究小组利用训练组包含3855张特征图像的全序列图像对自动诊断系统进行训练。由训练诊断系统的学习曲线损失函数结果可以得出在经过600个学习周期后,诊断系统获得最佳优化参数。为了验证诊断系统自动分割肿瘤及识别肿瘤T分期的性能,利用测试组包含700张阳性图像的全序列图像对自动诊断系统进行测试。研究小组为了能够量化该诊断系统在胃癌T分期的诊断准确性能,遂使用准确性,特异性,敏感性以及阳性预测值,阴性预测值,受试者工作特征曲线（ROC曲线）和曲线下面积（AUC值）来进行综合评价。结果研究小组统计测试组图像中诊断系统自动标识的胃癌肿瘤位置及T分期的真阳性和假阳性的数目,进一步计算出不同概率阈值下诊断系统正确识别胃癌图像的真阳性率和假阳性率,根据真假阳性率绘制出ROC曲线,曲线下面积为0.93（AUC值为0.93）,由此可以得出进展期胃癌T分期诊断系统的总体准确性为93%,进一步计算出敏感性、特异性分别为95%,95%。同理可以得出诊断系统对胃癌T2期,T3期和T4期的识别准确度分别为90%,93%和95%。本诊断系统自动识别并分析单张图像所花费的时间为0.2s,而影像科专家解释单张图像的平均花费时间为10s。结论基于Faster RCNN构建的进展期胃癌T分期诊断系统具有较高的准确性和实际可操作性,诊断系统可以自主完成对上腹部静脉期增强CT图像中进展期胃癌肿瘤的自动分割和胃癌T期的识别,能够辅助影像科医师对进展期胃癌上腹部增强CT图像进行快速且精确的判读。
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