基于卷积神经网络无损判别类风湿性滑膜炎的研究

发布时间：2021-03-05 02:01

　　目的由于类风湿性关节炎（Rheumatoid Arthritis,RA）主要对小关节造成损伤,尤其以掌指关节（Metacarpophalangeal Joint,MCP）明显。本研究以RA的关节滑膜病变诊疗及预后评估这一重大临床需求为切入点,对所获取的基于超声US-7标准的MCP超声灰阶数据,利用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）对其进行挖掘、处理以及分析。目的是建立一个能对滑膜病变无损自动识别的模型。资料与方法收集2017年8月至2018年12月在深圳市人民医院确诊为RA患者的MCP超声图片。本研究使用的超声诊断仪为Mindray Resona7、所用的探头为11-3M线阵探头。随机选取整体数据的80%、20%分别作为训练集和测试集。深度学习模型选用谷歌发布的VGG-16模型。在对MCP灰阶超声图片感兴趣区自动抓取后,按照预定的计划,把80%的数据输入模型中进行特征提取及学习。用剩余20%的数据对已经学习完毕的模型进行测试。把正常的图片记为0,异常的图片被记为1。通过人工统计数目绘制成四格表数据,计算模型对测试集数据的敏感度（Sensit... 

【文章来源】：暨南大学广东省 211工程院校

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【学位级别】：硕士

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10年全球疾病负担报告

暨南大学2019届硕士论文基于卷积神经网络无损判别类风湿性滑膜炎的研究21、1987年美国风湿病联盟诊断标准：晨僵≥1小时、3个及3个以上关节受累、受累关节的炎症时间＞6周、对称性关节炎、类风湿因子阳性、类风湿结节及双手X线片改变七条诊断标准，达到4条及以上，即可确诊；2、2010年欧洲抗风湿病联盟（EULAR）诊治标准：根据关节部位、数量和血清学标准打分，总分超过6分，即可确诊。具体评分细则，如表1所示。关节受累得分(0-5分)血清学（至少1条）得分（0-5分）1个大关节0RF和ACPA均阴性02-10个大关节1RF或/和ACPA低滴度阳性21-3个小关节2RF或/和ACPA高滴度阳性（超过正常值3倍以上）34-10个小关节3大于10个小关节5急性时相反应物（至少1条）得分(0-1分)症状持续时间得分（0-1分）CRP或ESR均正常0小于6周0CRP或ESR增高1大于等于6周1表1.评分标准上述临床诊断RA的指标属于有创检查，不便于及时评估，结合前期基础我们拟结合深度学习实现无创评估RA滑膜病变。随后，类风湿关节炎和结缔组织病预后评估组织(OMERACT)提出炎性关节病超声共识，明确规定7关节超声评分（7-jointultrasoundscore，US-7，如图2），从滑膜炎症、滑膜血流、关节渗出、骨侵蚀4方面进行4级评分，综合判断疾病严重程度及疗效。图2.7关节超声评分示意图基于超声的7关节评分具体内容如下：1）滑膜增生评分，超声表现为关节腔内异常低回声组织，不可移动，难以

暨南大学2019届硕士论文基于卷积神经网络无损判别类风湿性滑膜炎的研究3压缩，增生滑膜回声低于骨骼及其浅方软组织。如果正常，则判定为0分无滑膜增生，如果有滑膜增生，则分三种情况：增生的滑膜不超过骨面最高点连线，判定为1分（图3绿色部分）；增生的滑膜超过最高点连线，但不超过骨干，判定为2分（图3黄色部分），增生的滑膜延伸超过一侧骨干，则判定为3分（图3红色部分）。图3.滑膜增生2）滑膜血流分级，利用能量多普勒进行探测，可显示增生滑膜血流信号，把增生滑膜的面积定为Area1，出现血流信号的面积之和定为Area2，得到Area2/Area1面积百分比。根据标准未出现血流，评为0分，如果出现单一血流，评为1分（如图4A）；Area2/Area1面积百分比≤50%，评为2分（如图4B）；Area2/Area1面积百分比＞50%，评为3分。图4.滑膜血流3）关节腔积液分级，超声表现为关节腔内异常低-无回声，可移动，可压缩，无血流信号。关节腔内无积液，评为0分；关节腔内有微量积液，评为1分（如图5A）；关节腔内中量积液，评为2分（不伴有关节囊分离，如图5B）；关节腔内多量积液，评为3分（伴有关节囊分离，如图5C）。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于卷积神经网络的小细胞型肺癌辅助检测方法[J]. 李学沧,贾识桢.  中国数字医学. 2013 (10)
[2]基于卷积神经网络的木材缺陷识别[J]. 徐姗姗,刘应安,徐昇.  山东大学学报(工学版). 2013(02)
[3]深度学习研究综述[J]. 孙志军,薛磊,许阳明,王正.  计算机应用研究. 2012(08)

硕士论文
[1]随机森林和卷积神经网络在神经细胞图像分割中的应用研究[D]. 曹贵宝.山东大学 2014



本文编号：3064368