Radiology:放射组学评价肝纤维化

2018-06-07 shaosai MedSci原创

本研究旨在探讨深度卷积神经网络(DCNN)模型通过应用钆酸增强肝胆期磁共振(MR)成像在肝纤维化分期中的表现。

本研究旨在探讨深度卷积神经网络(DCNN)模型通过应用钆酸增强肝胆期磁共振(MR)成像在肝纤维化分期中的表现。

本回顾性研究包括有输入数据(肝胆期MR图像,成像单元的静态磁场,以及阳性和阴性的乙型和丙型肝炎病毒检测结果)和参考标准数据(肝纤维化分期由MR检查6个月内的活检或手术标本来评估)的患者,他们被分为训练组(534例)和试验(100例)。对于训练组(肝纤维化阶段为F0、F1、F2、F3和F4的病人分别有54, 53, 81, 113, 和 233例),平均年龄、67.4±9.7岁、388名男性和146名女性,三个不同方位的MR图像增加90倍(旋转、平行移位、亮度改变和对比度改变,共144180幅图像)。为了将输出数据(通过深度学习获得的纤维化评分[FDL评分)和肝纤维化阶段之间的差异最小化,使用DCNN模型进行管理训练。使用受试者工作曲线评估试验组中DCNN模型(纤维化阶段为F0、F1、F2、F3和F4的病人分别有10, 10, 15、20和45例,平均年龄、66.8岁±10.7岁、71名男性患者和29名女性患者)的表现。

本研究结果为F DL评分与纤维化分期显着着相关(Spearman等级相关系数:0.63; P <0.001)。诊断纤维化阶段为F4,F3和F2的ROC曲线下面积分别为0.84,0.84和0.85。

本研究结论为DCNN模型在肝纤维化分期中表现出较高的诊断性能。

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    2018-06-09 huagfeg
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    2018-06-08 明崖

    学习了.有用的研究

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    2018-06-07 cscdliu

    学习了.谢谢

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