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改良ResNet18轻量深度学习模型基于第一跖趾关节声像图自动检测痛风性关节炎病变
1
作者 肖丽珊 赵毅哲 +5 位作者 李昱臣 闫萌萌 杜梅霞 赵诚 刘满华 宁春平 《中国医学影像技术》 北大核心 2025年第5期783-787,共5页
目的观察改良ResNet18轻量深度学习(DL)模型基于第一跖趾关节(MTP1)声像图自动检测痛风性关节炎(GA)病变的价值。方法回顾性纳入260例疑诊痛风患者的2401幅MTP1声像图,按4∶1划分训练集(209例1910幅图像)与测试集(51例491幅图像),手动... 目的观察改良ResNet18轻量深度学习(DL)模型基于第一跖趾关节(MTP1)声像图自动检测痛风性关节炎(GA)病变的价值。方法回顾性纳入260例疑诊痛风患者的2401幅MTP1声像图,按4∶1划分训练集(209例1910幅图像)与测试集(51例491幅图像),手动标注图中GA病变。经预处理后采用ResNet18轻量网络构建DL模型,用于识别超声图像类别为正常或异常(存在任何GA表现),采用5折交叉验证法评估以2个、3个、4个及6个残差块构建的模型1、2、3、4的效能,记录各模型计算量及参数量,于测试集进行验证,以筛选最佳DL模型。结果模型1、2、3、4的计算量分别为7558.27、2963.73、4012.33及6093.39 M,参数量分别为4.61、4.91、4.91及5.28 M,模型2的计算量最少且参数量仅略多于模型1。测试集中4个模型的准确率及曲线下面积差异均无统计学意义(P均>0.05);模型2的敏感度高于而特异度低于模型3(P均<0.05),为最佳DL模型。结论所获改良ResNet18轻量DL模型均可基于MTP1声像图自动检测GA;其中以模型2为最佳。 展开更多
关键词 关节炎 痛风性 超声检查 深度学习 跖趾关节
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