【摘 要】
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目的利用甲状腺结节的超声图像和CT图像训练一个深度学习领域的卷积神经网络模型,测试所得到的网络模型性能,并且对比目前超声医师在判断甲状腺结节良恶性的准确率,从而分析深度学习网络模型能否在判断甲状腺结节良恶性上对影像学医师提供帮助。方法收集来自浙江省肿瘤医院922个甲状腺结节的超声图像及CT图像,经过图像筛选,得到1844张超声图像和1897张CT图像,其中良恶性样本的比例为1:1.2。对图像内甲状
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目的利用甲状腺结节的超声图像和CT图像训练一个深度学习领域的卷积神经网络模型,测试所得到的网络模型性能,并且对比目前超声医师在判断甲状腺结节良恶性的准确率,从而分析深度学习网络模型能否在判断甲状腺结节良恶性上对影像学医师提供帮助。方法收集来自浙江省肿瘤医院922个甲状腺结节的超声图像及CT图像,经过图像筛选,得到1844张超声图像和1897张CT图像,其中良恶性样本的比例为1:1.2。对图像内甲状腺结节的人工手动绘制反色处理,标注出计算机可识别的感兴趣区域（Regions of Interest,ROI）,将标注好的数据分为训练集、验证集和测试集,训练集、验证集及测试集的样本比例为 7:1:2。从 ResNet34、InceptionV3、VGG19、DenseNet121、AlexNet五种网络模型中选择出一款性能最好的深度卷积网络模型,用训练集训练出一个具有较强分类性能的分类模型,用验证集调试分类模型,用测试集数据检测该模型的分类效果。另外选择五名超声科医生回顾性地诊断测试集超声图像,将图像内的甲状腺结节分为良性和恶性。最后让单独超声图像模型和超声联合CT图像模型以及五名超声科医生对测试集的进行测试,使用受试者的工作特征曲线下面积（Area Under Curve,AUC）、灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值和阴性预测值来衡量他们对甲状腺结节良恶性的诊断性能。结果收集的图像数据筛选出了分类效果较好的深度卷积网络模型ResNet34,使用单独超声图像的ResNet34模型在测试集上的平均准确率为82.9%,敏感性为0.836,特异性为0.820,AUC值为0.889;使用超声融合CT图像特征的ResNet34模型在测试集上的平均准确率为85.0%,敏感性为0.877,特异性为0.820,AUC值为0.931,引入的超声医师组在测试集上的平均准确率为74.4%,敏感性为0.734,特异性为0.755,AUC值为0.745。结论本课题研究了目前人工智能在甲状腺结节良恶性判断上的效果,用医学影像图像训练了一个深度卷积神经网络模型,其中模型对单独甲状腺结节超声图像的良恶性判断效果较好,在测试的图像上平均准确率超过了医师组的平均水平。超声图像融合CT图像特征的模型诊断效果要比只有超声图像的模型更加优秀。这表明深度神经网络模型在识别甲状腺癌患者方面对比一组熟练的超声科医生有更高性能,更高的准确性、敏感性和特异性,并且跨模态联合超声和CT图像的训练识别效果比单一的超声图像更优秀,也说了深度神经网络模型辅助影像学医师判断甲状腺结节良恶性的方法是有研究价值的,并在未来进行临床试验是有意义的。
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