【摘 要】
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研究背景及目的:深静脉血栓（Deep Vein Thrombosis,DVT）是继脑血管疾病和动脉血管疾病后的第三大心血管疾病,多发生于下肢,可导致严重并发症。临床研究表明,基于血流信号抑制的非增强磁共振血栓成像新方法（Black-blood magnetic resonance Thrombus Imaging,BTI）可以准确可靠地诊断DVT,且BTI图像中的血栓信号强度对于DVT的治疗以及预
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研究背景及目的:深静脉血栓（Deep Vein Thrombosis,DVT）是继脑血管疾病和动脉血管疾病后的第三大心血管疾病,多发生于下肢,可导致严重并发症。临床研究表明,基于血流信号抑制的非增强磁共振血栓成像新方法（Black-blood magnetic resonance Thrombus Imaging,BTI）可以准确可靠地诊断DVT,且BTI图像中的血栓信号强度对于DVT的治疗以及预后具有重要意义。然而,仅以血栓信号强度进行DVT的预后分析,这种方法不仅获得的图像特征单一,而且分析结果容易受BTI图像中血栓信号强度分布不均匀的影响。因此,从BTI图像中准确分割出血栓区域,是减少干扰因素以明确血栓特征与预后关联的有效途径。研究方法:本研究提出深静脉血栓分析模型框架（Deep Venous Thrombus Network,DVT-Net）,实现了BTI图像中血栓区域以及血栓后综合征的自动分割和预测。在血栓分割任务中,本研究首先尝试利用传统图像分割方法以及深度学习分割方法进行血栓分割,并针对BTI图像中的血栓信号特点提出DVT-Net血栓分割模型实现更为准确的血栓区域分割。DVT-Net血栓分割模型以生成对抗网络为基础,将3D U-Net分割模型训练为生成器,而3D鉴别器用于监督生成器的分割结果,这种策略可以避免该模型将BTI图像中的其它组织错误分割为血栓。在血栓分割的基础上,本研究尝试利用传统影像组学方法以及深度学习分类方法进行DVT预后分析,并针对血栓后综合征数据类别失衡的情况提出DVT-Net血栓预后分析模型实现对该疾病的准确预测。DVT-Net血栓预后分析模型采取基于参数加权的多模态、多分类器融合策略,不仅能使BTI影像特征与临床特征进行不同模态的信息互补,而且更能充分发挥不同分类器的性能,实现对少类别阳性患者的准确预测。本研究从三个不同的单位获取110例DVT患者的BTI图像去训练、测试和外部验证分割模型的性能,模型所需的金标准标签由两名经验丰富的影像科医生在BTI图像静脉血栓区域上手动标注。为了训练和测试预后分析模型的性能,各单位对DVT患者进行预后的定期随访并最终记录下79例血栓后综合征的随访数据。此外,本研究中所有的模型训练和测试均采取五折交叉验证策略,采用Dice相似系数、平均Hausdorff距离和绝对体积误差来评估血栓分割模型的性能,利用准确度、AUC系数、敏感性和特异性来评估血栓后综合征预后分析模型的预测表现。结果:在BTI图像的血栓分割任务中,DVT-Net分割模型避免了相似组织的错误分割,且血栓分割结果优于传统分割方法以及深度学习分割方法。五折交叉验证结果显示,该分割模型在内部测试数据集以及两个外部验证数据集上的Dice相似系数分别为0.76±0.01,0.76±0.06和0.73±0.11,平均Hausdorff距离分别为4.11±1.01,6.45±3.41和6.49±3.57,绝对体积误差分别为0.16±0.02、0.18±0.09和0.22±0.12。在血栓后综合征预测任务中,DVT-Net预后分析模型降低了模型预测过程中数据类别失衡的影响,预测结果要优于传统影像组学方法以及深度学习分类方法。五折交叉验证结果显示,在参与随访的DVT患者人群中,DVT-Net预后分析模型预测血栓后综合征的平均准确率为0.91±0.05,AUC为0.84±0.02,特异度为0.96±0.03,灵敏度为0.73±0.15。结论:本研究提出的DVT-Net模型框架首次实现了从BTI图像中自动分割深静脉血栓区域以及基于血栓分割结果的血栓后综合征自动预测。本研究的主要创新点在于:（1）DVT-Net分割模型以生成对抗网络为基础,将微小血栓、低信号、等信号血栓以及血栓相似组织等错误分割问题转换成对生成器分割结果的真伪辨别,这一策略使得分割模型的血栓区域分割误差降低并实现深静脉血栓区域的准确分割;（2）DVT-Net血栓预后分析模型以血栓分割的结果为基础,不仅考虑了BTI影像和临床两种模态特征,而且融合了多种分类器的信息实现对血栓后综合征的多种模态、多种分类器的联合诊断,对数据类别失衡问题有所改善并实现对血栓后综合征的准确预测。本研究提出的DVT-Net模型框架有望辅助临床医生制定DVT患者的治疗方案,并可能实现DVT的一键式诊断。
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