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基于多期相CT图像的深度学习ResNet18和ResNet50模型诊断肾结核的效能比较 被引量：3
1
作者 易婉晴 郑雪怡 +2 位作者 张状 孙维荣 袁小东 《中国防痨杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期288-293,共6页
目的:探讨基于CT图像构建深度学习模型对肾结核进行鉴别诊断的可行性。方法:回顾性分析2018年9月至2020年8月经解放军总医院第八医学中心收治,并经组织病理学或临床确诊的肾结核、肾肿瘤、肾盂肾炎、正常肾脏、肾囊肿、肾积水患者。共纳... 目的:探讨基于CT图像构建深度学习模型对肾结核进行鉴别诊断的可行性。方法:回顾性分析2018年9月至2020年8月经解放军总医院第八医学中心收治,并经组织病理学或临床确诊的肾结核、肾肿瘤、肾盂肾炎、正常肾脏、肾囊肿、肾积水患者。共纳入200例患者共400个肾脏的CT图像数据。将400个肾脏CT图像分为结核组(114个)和非结核组(286个),并且按8∶2的比例分为训练集(肾结核:85个;非肾结核:235个)和测试集(肾结核:29个;非肾结核:51个)。基于训练集通过ResNet18和ResNet50网络分别构建肾脏平扫期、皮髓质期、实质期和排泄期的深度学习模型;基于测试集评估所构建模型对肾结核的诊断效能,计算受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度、准确率和F1分数。结果:训练集中,结核组平均年龄为(41.27±11.75)岁,明显低于非结核组[(54.05±13.97)岁];测试集中,结核组平均年龄为(44.06±11.95)岁,明显低于非结核组[(56.12±10.73)岁],差异均有统计学意义(t值分别为5.753、3.444,P值均<0.05)。训练集中,结核组男性占66.7%(40/60),女性占33.3%(20/60);非结核组男性占60.9%(78/128),女性占39.1%(50/128);两组差异无统计学意义(χ^(2)=0.009,P=0.924)。测试集中,结核组男性占64.3%(18/28),女性占35.7%(10/28);非结核组男性占58.7%(27/46),女性占41.3%(19/46);两组差异无统计学意义(χ^(2)=0.018,P=0.894)。ResNet18模型肾脏各期相的AUC、敏感度、特异度、准确率和F1分数均高于ResNet50模型。ResNet18模型中以皮髓质期为最佳,AUC、敏感度、特异度、准确率和F1分数分别为0.925、93.1%、86.3%、88.7%和0.857;ResNet50模型皮髓质期AUC、敏感度、特异度、准确率和F1分数分别为0.858、72.4%、84.3%、80.0%和0.724。结论:基于多期相CT图像的ResNet18模型诊断肾结核的效能优于ResNet50模型,ResNet18模型中以皮髓质期诊断效能最佳,有较高的临床应用价值。 展开更多
关键词 结核 肾 体层摄影术 X线计算机 图像解释 计算机辅助 诊断 鉴别
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