典型文献
基于高分辨T2WI深度学习诊断直肠癌直肠系膜内淋巴结状态的研究
文献摘要：
目的 利用基于高清T2WI的深度学习模型来鉴别直肠癌直肠系膜内转移淋巴结和非转移淋巴结.方法 收集2016年6月至2021年4月山东省千佛山医院就诊的直肠占位性病变患者166例,治疗前均接受3.0T磁共振扫描,包括高分辨T2WI(HR-T2WI)序列,并在2周内接受全直肠系膜切除术(TME).术后由影像科和病理科医生共同对直肠系膜内的淋巴结进行定位和定性.将入组患者的淋巴结按照7:3的比例随机分为训练组和测试组.提取入组患者的HR-T2WI图像,并对直肠系膜内淋巴结进行感兴趣区(ROI)标记.应用随机翻转和添加随机噪声两种数据增强方式来增加鲁棒性.建立包含5个卷积模块和2个全连接层的卷积神经网络(CNN)模型,并分别进行训练和测试.评价指标包括ROC曲线、AUC、准确性、敏感性和特异性.结果 最终获得604个淋巴结(298个良性和306个恶性).分别将训练集淋巴结(215恶性+205良性)和测试集淋巴结(91恶性+93良性)进行逆行深度学习CNN模型训练后,得到训练集和测试集的AUC分别为0.910、0.820.测试集准确率、敏感性和特异性分别为0.725、0.698和0.752.结论 基于HR-T2WI序列深度学习方法可以用来鉴别直肠癌直肠系膜内淋巴结状态.
文献关键词：
直肠肿瘤;磁共振成像;淋巴结;转移;高分辨T2WI;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
贾玉萍;宋歌声;李爱银
作者机构：
250014 济南,山东第一医科大学第一附属医院(山东省千佛山医院)放射科
文献出处：
引用格式：
[1]贾玉萍;宋歌声;李爱银-.基于高分辨T2WI深度学习诊断直肠癌直肠系膜内淋巴结状态的研究)[J].中华消化病与影像杂志（电子版）,2022(06):342-347
A类：
+205,+93
B类：
T2WI,学习诊断,直肠癌,高清,深度学习模型,转移淋巴结,千佛山,占位性病变,0T,磁共振扫描,内接,全直肠系膜切除术,TME,影像科,病理科,同对,训练组,感兴趣区,ROI,随机噪声,数据增强,卷积模块,全连接层,训练集,测试集,逆行,模型训练,深度学习方法,直肠肿瘤,磁共振成像
AB值：
0.203669
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