【摘 要】
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目的:癌症管理已经进入精准医学时代,精准肺癌分类有助于临床决策,实现肺癌精准治疗。然而在治疗开始前非侵入性地确定肺癌组织学类型仍然具有挑战性。本研究构建基于CT图像的深度学习模型和影像组学模型来预测肺癌的组织学类型,并评估模型对肺癌组织学分类的应用价值并评价其预测表现。旨在通过应用人工智能辅助诊断系统非侵人性地识别肺腺癌、肺鳞状细胞癌和小细胞肺癌,实现肺癌精准治疗。材料和方法:回顾性收集吉林大学中
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目的:癌症管理已经进入精准医学时代,精准肺癌分类有助于临床决策,实现肺癌精准治疗。然而在治疗开始前非侵入性地确定肺癌组织学类型仍然具有挑战性。本研究构建基于CT图像的深度学习模型和影像组学模型来预测肺癌的组织学类型,并评估模型对肺癌组织学分类的应用价值并评价其预测表现。旨在通过应用人工智能辅助诊断系统非侵人性地识别肺腺癌、肺鳞状细胞癌和小细胞肺癌,实现肺癌精准治疗。材料和方法:回顾性收集吉林大学中日联谊医院509例经组织病理学诊断为肺腺癌、肺鳞状细胞癌和小细胞肺癌的患者的胸部CT图像,2名经验丰富的放射科医生应用图像分析处理软件ITK-SNAP（Version 3.8.0）标注并裁剪肺肿瘤矩形图,建立深度学习图像数据库;分割并标记ROI,应用Python的Pyradiomics软件包进行影像组学特征提取,建立影像组学特征数据库。所有数据均有标注病理类型。根据图像标签,图像分类的任务为:三分类,即肺腺癌、肺鳞状细胞癌和小细胞肺癌。基于深度学习图像数据库,应用深度学习软件MATLAB（Version 2021b）的预训练网络模型 AlexNet、GoogleNet、ResNet 和 SqueezeNet进行迁移学习建模;基于影像组学特征数据库,应用MATLAB的Linear SVM、Medium Gaussian SVM 和 Cosine KNN 分类器构建经典机器学习模型。根据训练准确率选择最佳分类模型,采用受试者工作特征（ROC）和混淆矩阵图分析该模型的鉴别诊断性能。结果:1.收集本院经组织病理学诊断为肺癌的患者共509例,其中肺腺癌196例,肺鳞状细胞癌149例,小细胞肺癌164例。将不同组织学类型的肺癌间性别、年龄差异作对比,肺腺癌、肺鳞状细胞癌及小细胞肺癌三组间男女性别存在显著差异（P＜0.01）,年龄在三组间无显著差异 P=0.204（P＞0.05）。2.应用ITK-SNAP标注并裁剪肺肿瘤矩形图建立深度学习数据库,共提取出肺肿瘤矩形图928张,经数据增强共获得CT图像4640张,其中包含肺腺癌CT图像1232张,肺鳞癌CT图像1252张,小细胞肺癌CT图像1228张。应用Python的Pyradiomics软件包提取肺肿瘤ROI的影像组学特征,建立影像组学特征数据库,共获得93个影像组学特征。3.构建基于肺肿瘤矩形图的深度学习模型。本研究应用MATLAB平台的多个预训练神经网络对肺肿瘤矩形图进行训练,结果显示,AlexNet模型鉴别肺腺癌、肺鳞状细胞癌与小细胞肺癌准确率最高,为81.56%,诊断肺腺癌的ROC曲线下面积AUC值为0.808;诊断肺鳞状细胞癌的ROC曲线下面积AUC值为0.821;诊断小细胞肺癌的ROC曲线下面积AUC值为0.999。该模型较为准确地完成肺肿瘤CT图像的分类,分类效果较好,收敛速度较快,具有良好的性能。4.构建基于影像组学特征的经典机器学习模型。本研究应用MATLAB平台的多个分类器对肺肿瘤影像组学特征进行训练,结果显示,Linear SVM分类器模型鉴别肺腺癌、肺鳞状细胞癌与小细胞肺癌准确率最高,为83.4%,诊断肺腺癌的AUC=0.93;诊断肺鳞状细胞癌的AUC=0.92,诊断小细胞肺癌的AUC=0.99,分类效果较好,性能良好。结论:1.基于CT图像结合深度学习构建的分类模型在预测肺癌组织学类型方面具有较好的区分能力,以AlexNet模型的效能最优。2.基于影像组学特征结合机器学习构建的分类模型能够较为准确的鉴别肺腺癌、肺鳞状细胞癌和小细胞肺癌,以Linear SVM分类器模型的效能最佳。3.基于深度学习和影像组学特征构建模型可以为治疗前的肺癌患者非侵入性地提供一些影像学依据,在肺癌临床个性化治疗方案的制订过程中具有潜在的临床价值。
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