【摘 要】
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目的:构建并验证基于增强CT的深度学习模型,用于治疗前预测胰腺导管腺癌患者的病理分级。方法:本研究分两个阶段进行。第一阶段:自动分割胰腺导管腺癌及胰腺轮廓;第二阶段:用自动分割得到的图像进行预测胰腺导管腺癌病理分级研究。两个公开的腹部增强CT胰腺数据共363例,按照4:1比例随机分为自动分割模型的训练集和内部测试集。回顾性收集两家医院穿刺活检或术后病理证实为胰腺导管腺癌的患者共322名,全部纳入自
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目的:构建并验证基于增强CT的深度学习模型,用于治疗前预测胰腺导管腺癌患者的病理分级。方法:本研究分两个阶段进行。第一阶段:自动分割胰腺导管腺癌及胰腺轮廓;第二阶段:用自动分割得到的图像进行预测胰腺导管腺癌病理分级研究。两个公开的腹部增强CT胰腺数据共363例,按照4:1比例随机分为自动分割模型的训练集和内部测试集。回顾性收集两家医院穿刺活检或术后病理证实为胰腺导管腺癌的患者共322名,全部纳入自动分割模型外部测试集;按照严格设定的选择标准,预测病理分级研究最终纳入123例患者,并按照7:3比例随机分为训练集和测试集。本研究分别以nn Unet（no-new-net）、残差网络构建相应的分割模型、预测病理分级模型。以相应数据集训练、测试模型。用DICE值评估分割模型的准确性;以敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1值、准确率及受试者工作特征曲线下面积（AUC）评估预测病理分级模型的性能。结果:基于nnUnet框架自动分割胰腺导管腺癌肿块及胰腺轮廓的分割模型,在内部测试集获得的DICE值为0.755,在外部验证集1和2中取得的DICE值分别为0.759、0.727。基于残差网络预测胰腺导管腺癌分化程度的深度学习模型,在测试集获得的准确率为62.9%、AUC为0.680。结论:本研究构建的自动分割胰腺导管腺癌肿块及胰腺轮廓并预测胰腺导管腺癌病理分级的深度学习模型实现了一定的准确度,但还需要更大样本、更多中心的研究来进一步提升模型的性能,以期在将来探索出一种便捷、安全、准确的治疗前预测胰腺导管腺癌病理分级的新方法。图4幅,表4个,参考文献50篇
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