【摘 要】
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背景:高分辨率MRI被认为是治疗前评估直肠癌环周切缘是否受侵犯的最佳方法。目的:我们探索利用更快的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)在高分辨率MRI图像中识别阳性环周切缘的
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背景:高分辨率MRI被认为是治疗前评估直肠癌环周切缘是否受侵犯的最佳方法。目的:我们探索利用更快的区域卷积神经网络(Faster R-CNN)在高分辨率MRI图像中识别阳性环周切缘的应用可行性。方法:从青岛大学附属医院2016年7月至2018年8月直肠癌环周切缘阳性并接受高分辨MRI检查的患者进行回顾性研究,排除所有接受过治疗后的病例,最终选取通过直肠癌高分辨MRI判定环周切缘阳性的240例患者纳入研究。经过图像数据增强处理,最终选取12258张轴位弛豫加权成像(T2WI)直肠癌环周切缘阳性高分辨率MRI对更快区域卷积神经网络Faster R-CNN进行训练和测试,以构建一个人工智能辅助诊断的评估平台。根据验证组的测试结果,将人工智能平台的诊断结果与高级放射学专家的诊断结果进行比较,得出此平台的准确性、敏感性和特异性;并使用接收器工作特性曲线(ROC)和曲线下面积(AUC)作为评估标准。结果:该人工智能平台判定的环周切缘状态的准确性、敏感性和特异性分别为0.932、0.838和0.956。接收器工作特性曲线下的面积(AUC)为0.953。自动识别每张图像所需的时间为0.2秒。局限性:这是一项单中心回顾性研究,数据量有限且患者队列高度选择。结论:在治疗前的直肠癌高分辨率MRI图像中,应用更快的区域卷积神经网络Faster R-CNN分割环周切缘具有较高的准确性和可行性。
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