人工智能影像辅助诊断平台对直肠癌壁外血管侵犯识别多中心临床研究

发布时间：2021-01-14 17:52

　　目的探索基于区域卷积神经网络（Faster R-CNN）的人工智能影像辅助诊断平台对识别直肠癌壁外血管侵犯（EMVI）的临床应用价值。方法回顾性分析我国7家医院2016年7月至2019年2月行直肠高分辨MRI检查的500例直肠癌病人的临床资料,其中EMVI阳性174例和EMVI阴性326例。使用随机数字法将病人资料随机分配到训练组（400例,包括EMVI阳性133例和EMVI阴性267例）和验证组（100例,包括EMVI阳性41例和EMVI阴性59例）。利用Faster R-CNN对训练组20 430张高分辨MRI图像进行学习和训练,建立人工智能影像辅助诊断平台。对验证组5107张高分辨MRI图像进行临床验证,应用受试者工作特征曲线（ROC）和曲线下面积（AUC）,比较人工智能影像辅助诊断平台与高年资影像专家的诊断结果。结果人工智能影像辅助诊断平台识别EMVI的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为93.4%、97.3%、89.5%、0.90和0.97。AUC为0.98。自动识别单张图像所需时间为0.2 s,而影像学专家判读时间约为10 s。结论基于Faster R-CN... 

【文章来源】：中国实用外科杂志. 2019,39(10)北大核心

【文章页数】：4 页

【文章目录】：
1 资料与方法
    1.1 一般资料
    1.2 高分辨MRI数据库建立
    1.3 影像科医生标识及Faster R-CNN训练和验证过程
        1.3.1 影像科医生标识过程
        1.3.2 Faster R-CNN训练和验证过程
    1.4 统计学处理
2 结果
3 讨论


【参考文献】：
期刊论文
[1]低位直肠癌磁共振影像学分期的精确评估[J]. 王屹.  中国实用外科杂志. 2017(06)



本文编号：2977267