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基于T2WI的ResNet深度学习模型术前预测膀胱癌病理分级的研究 被引量：1
1
作者 黄翔 曹康养 +6 位作者 邹玉坚 邓磊 张蔚菁 杨水清 张坤林 朱玉容 李建鹏 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期125-131,共7页
目的 本研究旨在构建并验证基于T2加权成像(T2-weighted imaging, T2WI)的50层深度残差网络(50-layer deep residualnetwork,ResNet-50)深度学习(deeplearning,DL)模型术前预测膀胱癌(bladder cancer, BCa)病理分级的效能。材料与方法 ... 目的 本研究旨在构建并验证基于T2加权成像(T2-weighted imaging, T2WI)的50层深度残差网络(50-layer deep residualnetwork,ResNet-50)深度学习(deeplearning,DL)模型术前预测膀胱癌(bladder cancer, BCa)病理分级的效能。材料与方法 回顾性分析来自南方医科大学第十附属医院(中心1)和中山大学肿瘤防治中心(中心2)共169名BCa患者的211个肿瘤病灶数据。以病理组织学诊断作为金标准,以肿瘤病灶为单位进行分析,其中高级别尿路上皮癌(high grade urothelial carcinoma, HGUC)为111个,低级别尿路上皮癌(low grade urothelial carcinoma, LGUC)为100个。采用DL模型的ResNet-50方法,基于中心1内部训练集构建模型,所得出的模型在中心1的内部测试集中测试后筛选出最优模型,随后在中心2的外部测试集上进行独立验证。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线下面积(area under the curve, AUC)、准确率、敏感度和特异度对模型性能进行评估,并进行特征可视化展示。结果 DL模型在内部测试集的AUC为0.856(95%CI:0.723~0.941),准确率为80.9%(95%CI:69.6%~92.1%),敏感度为77.8%(95%CI:65.9%~89.7%),特异度为82.8%(95%CI:72.0%~93.6%);在外部测试集的AUC为0.814 (95%CI:0.686~0.906),准确率为78.2%(95%CI:67.3%~89.1%),敏感度为77.3%(95%CI:66.2%~88.3%),特异度为81.8%(95%CI:71.6%~92.0%)。特征可视化结果显示DL模型较高激活区域与BCa病灶基本重叠,可正确识别BCa靶区域,同时对HGUC与LGUC的特征有一定区分度。结论 本研究首次采用DL方法在术前建立基于T2WI的BCa病理分级预测模型,并在双中心进行验证。该模型无创、客观,泛化性及可重复性强,具有较高的预测准确性,有助于临床术前更精准地诊断。 展开更多
关键词 膀胱癌 深度学习 磁共振成像 肿瘤分级
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体素内不相干运动联合表观扩散系数对前列腺癌诊断价值的研究 被引量：1
2
作者 陈炤庭 邹玉坚 +5 位作者 袁灼彬 王朝阳 黄小兰 张坤林 陈祐君 梁桂锋 《磁共振成像》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期118-123,142,共7页
目的 探讨体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion, IVIM)定量参数联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)对前列腺癌(prostatecancer,PCa)的诊断价值。材料与方法 收集本院行前列腺多参数磁共振成像(multipara... 目的 探讨体素内不相干运动(intravoxel incoherent motion, IVIM)定量参数联合表观扩散系数(apparent diffusion coefficient, ADC)对前列腺癌(prostatecancer,PCa)的诊断价值。材料与方法 收集本院行前列腺多参数磁共振成像(multiparametric MRI, mpMRI)检查患者74例,其中PCa 41例(外周带PCa 28例,移行带PCa 13例),良性前列腺增生(benign prostatic hyperplasia, BPH)33例。采用双指数模型拟合算法获得真实扩散系数(true diffusion coefficient, D)、伪扩散系数(pseudo-diffusion coefficient, D^(*))、灌注分数(perfusion fraction, f)、ADC值等定量参数。比较PCa与前列腺T2WI低信号、高信号增生结节的D值、D^(*)值、f值、ADC值差异。采用受试者工作特征(receiver operating characteristic, ROC)曲线及曲线下面积(area under the curve, AUC)评价IVIM定量参数联合ADC对PCa的诊断效能。分析IVIM各定量参数、ADC与Gleason评分的相关性。结果 PCa的ADC值、D值及f值低于T2WI低信号、高信号增生结节,差异有统计学意义(P<0.05)。D值在鉴别PCa与前列腺T2WI低信号增生结节中的AUC最大,特异度最高,差异具有统计学意义(P<0.05)。联合ADC值、D值、f值在鉴别PCa与T2WI低信号增生结节中的AUC、敏感度显著提高(分别为0.948、90.24%)。ADC值在鉴别PCa与T2WI高信号增生结节中的AUC、敏感度、特异度均非常高(分别为0.997、97.65%、100.00%)。ADC值、IVIM各定量参数与Gleason评分无显著相关性(P=0.068、0.455、0.822、0.297)。结论 IVIM定量参数联合ADC可显著提高对PCa与BPH的鉴别诊断效能。 展开更多
关键词 前列腺癌 前列腺增生 磁共振成像 体素内不相干运动 表观扩散系数 鉴别诊断
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改良SWI-ASPECTS预测急性缺血性脑卒中早期神经功能恶化的可行性 被引量：5
3
作者 陈妙玲 梁满球 +4 位作者 邹玉坚 袁灼彬 黄翔 刘勇林 王芳 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2023年第5期547-552,共6页
目的:探讨磁敏感加权成像(SWI)上突出血管征(PVS)预测颅内大动脉重度狭窄或闭塞的急性缺血性脑卒中(AIS)患者早期神经功能恶化(END)的可行性。方法:回顾性分析单侧大脑中动脉(MCA)M1段和/或颈内动脉(ICA)重度狭窄或闭塞AIS患者的临床和... 目的:探讨磁敏感加权成像(SWI)上突出血管征(PVS)预测颅内大动脉重度狭窄或闭塞的急性缺血性脑卒中(AIS)患者早期神经功能恶化(END)的可行性。方法:回顾性分析单侧大脑中动脉(MCA)M1段和/或颈内动脉(ICA)重度狭窄或闭塞AIS患者的临床和影像资料,采用改良Alberta卒中项目早期CT评分(ASPECTS)对SWI上PVS进行评分。根据是否发生END分为END(+)组和END(-)组,比较两组变量,将单因素分析中P<0.1的变量纳入二分类Logistic回归分析。采用受试者工作特征(ROC)曲线评估改良SWI-ASPECTS对END的诊断效能。结果:共纳入76例患者(男63例,女13例),其中24例(31.58%)发生END。单因素分析结果显示,END(+)组患者的改良SWI-ASPECTS、基线NIHSS评分高于END(-)组(P<0.05)。二分类Logistic回归分析结果显示,改良SWI-ASPECTS是END发生的独立危险因素(OR=1.316,95%CI=1.026~1.687,P=0.030)。ROC曲线分析结果显示改良SWI-ASPECTS以6为截点时,曲线下面积为0.733,诊断敏感度为79.20%,特异度为61.50%。结论:改良SWI-ASPECTS可能是预测颅内大动脉重度狭窄或闭塞AIS患者发生END的神经影像学指标;改良SWI-ASPECTS增加侧脑室旁深髓静脉评分,有助于提高深部脑白质区梗死预后的评估效能。 展开更多
关键词 急性缺血性脑卒中 磁敏感加权成像 神经功能恶化 突出血管征
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