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基于深度学习的人工智能模型自动识别颈动脉斑块
被引量：
1
1
作者
赫兰
申锷
+5 位作者
杨泽堃
张颖
王玉东
陈伟导
王一同
贺永明
《中国医疗器械杂志》
2024年第4期361-366,共6页
该研究旨在构建一个用于颈动脉斑块超声图像的有无判定的数据集,由1 165例受检者的1 761张超声图像组成。研究采用了一种融合了双线性卷积神经网络与残差神经网络的深度学习架构,即单输入BCNN-ResNet模型,以辅助临床医生通过颈动脉超声...
该研究旨在构建一个用于颈动脉斑块超声图像的有无判定的数据集,由1 165例受检者的1 761张超声图像组成。研究采用了一种融合了双线性卷积神经网络与残差神经网络的深度学习架构,即单输入BCNN-ResNet模型,以辅助临床医生通过颈动脉超声图像进行斑块的诊断。该模型经过训练以及内部和外部验证后,在内部验证中,ROC AUC达到了0.99,其95%置信区间为(0.91, 0.84),在外部验证中ROC AUC为0.95,其95%置信区间为(0.96, 0.94),此表现优于ResNet-34网络模型在内部验证中0.98 AUC的95%置信区间(0.99,0.95)和外部验证中0.94 AUC的95%置信区间(0.95, 0.92)。因此,单输入BCNN-ResNet网络模型展示了优异的诊断性能,为颈动脉斑块的自动识别提供了一种创新的解决方案。
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关键词
单输入BCNN-ResNet网络模型
颈动脉超声
深度学习
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职称材料
基于T2加权成像的影像组学特征和临床特征模型在早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润中的诊断价值
被引量：
4
2
作者
任静
何泳蓝
+5 位作者
李源
曹颖
夏晨
向阳
薛华丹
金征宇
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期705-712,共8页
目的初步探讨基于T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)的影像组学特征联合患者临床特征构建的模型对早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润(deep stromal invasion,DSI)的诊断价值。方法回顾性纳入2017年1月至2021年2月在北京协和医院行根治...
目的初步探讨基于T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)的影像组学特征联合患者临床特征构建的模型对早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润(deep stromal invasion,DSI)的诊断价值。方法回顾性纳入2017年1月至2021年2月在北京协和医院行根治性子宫切除术的早期宫颈鳞状细胞癌患者,并按8∶2的比例随机分为训练集和验证集。收集训练集患者的术前临床特征和矢状位T2WI图像影像组学特征资料,经筛选、特征降维后,采用Logistic回归分析法建立早期宫颈癌DSI诊断模型,包括临床特征模型、影像组学模型和临床-影像组学模型。基于验证集数据,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对上述模型的性能进行验证。结果共168例符合纳入和排除标准的早期宫颈鳞状细胞癌患者入选本研究。其中训练集135例,验证集33例;经组织病理学证实为浅间质浸润的患者72例,DSI患者96例。共筛选出患者年龄、术前鳞状细胞癌抗原水平、国际妇产科联盟分期3个临床特征和4个影像组学特征用于模型构建。ROC曲线分析显示,临床特征模型、影像组学模型和临床-影像组学模型诊断早期宫颈鳞状细胞癌DSI的曲线下面积分别为0.797(95%CI:0.623~0.971)、0.793(95%CI:0.633~0.954)和0.820(95%CI:0.665~0.974),且以临床-影像组学模型的诊断效能最高,其灵敏度、特异度和准确度分别为85.7%(95%CI:49.8%~100%)、73.7%(95%CI:57.9%~100%)和78.8%(95%CI:69.7%~93.9%)。结论基于T2WI图像的影像组学特征联合临床特征构建的临床-影像组学模型可作为一种无创的术前检查手段高效判断早期宫颈鳞状细胞癌间质浸润深度。
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关键词
早期宫颈癌
鳞状细胞癌
深间质浸润
影像组学
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职称材料
题名
基于深度学习的人工智能模型自动识别颈动脉斑块
被引量：
1
1
作者
赫兰
申锷
杨泽堃
张颖
王玉东
陈伟导
王一同
贺永明
机构
上海市胸科医院/上海交通大学医学院附属胸科医院超声科
上海交通大学医学院附属松江医院超声科
推想医疗科技股份有限公司
大连大学附属新华医院超声医学科
苏州大学附属第一医院心内科
出处
《中国医疗器械杂志》
2024年第4期361-366,共6页
基金
上海市徐汇区智慧医疗专项研究项目(XHZH202108)
上海市徐汇区人工智能医疗院地合作项目(23XHYD-22)。
文摘
该研究旨在构建一个用于颈动脉斑块超声图像的有无判定的数据集,由1 165例受检者的1 761张超声图像组成。研究采用了一种融合了双线性卷积神经网络与残差神经网络的深度学习架构,即单输入BCNN-ResNet模型,以辅助临床医生通过颈动脉超声图像进行斑块的诊断。该模型经过训练以及内部和外部验证后,在内部验证中,ROC AUC达到了0.99,其95%置信区间为(0.91, 0.84),在外部验证中ROC AUC为0.95,其95%置信区间为(0.96, 0.94),此表现优于ResNet-34网络模型在内部验证中0.98 AUC的95%置信区间(0.99,0.95)和外部验证中0.94 AUC的95%置信区间(0.95, 0.92)。因此,单输入BCNN-ResNet网络模型展示了优异的诊断性能,为颈动脉斑块的自动识别提供了一种创新的解决方案。
关键词
单输入BCNN-ResNet网络模型
颈动脉超声
深度学习
Keywords
single-input BCNN-ResNet network model
carotid ultrasound
deep learning
分类号
R445.1 [医药卫生—影像医学与核医学]
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职称材料
题名
基于T2加权成像的影像组学特征和临床特征模型在早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润中的诊断价值
被引量：
4
2
作者
任静
何泳蓝
李源
曹颖
夏晨
向阳
薛华丹
金征宇
机构
中国医学科学院
中国医学科学院
推想医疗科技股份有限公司
出处
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期705-712,共8页
基金
国家自然科学基金(81901829)
北京协和医学院“中央高校基本科研业务费”项目(3332019032)。
文摘
目的初步探讨基于T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)的影像组学特征联合患者临床特征构建的模型对早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润(deep stromal invasion,DSI)的诊断价值。方法回顾性纳入2017年1月至2021年2月在北京协和医院行根治性子宫切除术的早期宫颈鳞状细胞癌患者,并按8∶2的比例随机分为训练集和验证集。收集训练集患者的术前临床特征和矢状位T2WI图像影像组学特征资料,经筛选、特征降维后,采用Logistic回归分析法建立早期宫颈癌DSI诊断模型,包括临床特征模型、影像组学模型和临床-影像组学模型。基于验证集数据,采用受试者工作特征(receiver operating characteristic,ROC)曲线对上述模型的性能进行验证。结果共168例符合纳入和排除标准的早期宫颈鳞状细胞癌患者入选本研究。其中训练集135例,验证集33例;经组织病理学证实为浅间质浸润的患者72例,DSI患者96例。共筛选出患者年龄、术前鳞状细胞癌抗原水平、国际妇产科联盟分期3个临床特征和4个影像组学特征用于模型构建。ROC曲线分析显示,临床特征模型、影像组学模型和临床-影像组学模型诊断早期宫颈鳞状细胞癌DSI的曲线下面积分别为0.797(95%CI:0.623~0.971)、0.793(95%CI:0.633~0.954)和0.820(95%CI:0.665~0.974),且以临床-影像组学模型的诊断效能最高,其灵敏度、特异度和准确度分别为85.7%(95%CI:49.8%~100%)、73.7%(95%CI:57.9%~100%)和78.8%(95%CI:69.7%~93.9%)。结论基于T2WI图像的影像组学特征联合临床特征构建的临床-影像组学模型可作为一种无创的术前检查手段高效判断早期宫颈鳞状细胞癌间质浸润深度。
关键词
早期宫颈癌
鳞状细胞癌
深间质浸润
影像组学
Keywords
early-stage cervical carcinoma
squamous cell carcinoma
deep stromal invasion
radiomics
分类号
R455 [医药卫生—运动医学]
R711 [医药卫生—妇产科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于深度学习的人工智能模型自动识别颈动脉斑块
赫兰
申锷
杨泽堃
张颖
王玉东
陈伟导
王一同
贺永明
《中国医疗器械杂志》
2024
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于T2加权成像的影像组学特征和临床特征模型在早期宫颈鳞状细胞癌深间质浸润中的诊断价值
任静
何泳蓝
李源
曹颖
夏晨
向阳
薛华丹
金征宇
《协和医学杂志》
CSCD
2021
4
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