【摘 要】
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目的:旨在基于Gd-EOB-DTPA增强MRI构建卷积神经网络的AI模型检测和分割小肝细胞癌。材料与方法:回顾性收集经手术后病理证实的71例sHCC患者共71个病灶及38例non-sHCC乙肝肝硬化患者。71例sHCC患者均在手术或穿刺活检前进行Gd-EOB-DTPA增强MRI检查。随机抽取80%sHCC患者,剩余20%sHCC患者及38例non-sHCC乙肝肝硬化患者数据作为验证集。本文基于U-
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目的:旨在基于Gd-EOB-DTPA增强MRI构建卷积神经网络的AI模型检测和分割小肝细胞癌。材料与方法:回顾性收集经手术后病理证实的71例sHCC患者共71个病灶及38例non-sHCC乙肝肝硬化患者。71例sHCC患者均在手术或穿刺活检前进行Gd-EOB-DTPA增强MRI检查。随机抽取80%sHCC患者,剩余20%sHCC患者及38例non-sHCC乙肝肝硬化患者数据作为验证集。本文基于U-net网络构建了一个具有三维补丁的深度学习模型3D Res UNet,并构建补丁（pacth）增强数据集,用于评估基于Gd-EOB-DTPA–enhanced MRI的深度卷积神经网络模型分割和检测sHCC的能力,。针对深度学习模型性能,分别计算Dice Coefficient、Jaccard index（JI,杰卡德系数）评估对sHCC分割效果和准确度、敏感度、特异度评估对sHCC的检测效果。结果:本研究基于Gd-EOB-DTPA增强MRI图像建立3D Res-Unet的深度卷积神经网络模型对具有肝硬化背景下的sHCC进行分割和检测。结果表明,（1）对于分割评估方面,在训练集中,我们发现当sHCC病灶不靠近肝脏边缘或者大血管附近的Dice系数最大,为0.785。不区分位置时得到的Dice的系数最小,约0.735。而仅将位于肝脏边缘的病灶去除后,得到0.767的Dice系数;验证集中的Dice系数整体低于训练集,当病灶既不靠近肝脏边缘也不靠近大血管附近时得到最高的Dice系数,接近训练集为0.776,不区分病灶位置的整体Dice系数为0.424,去除掉肝脏边缘的病灶得到的Dice系数为0.595。训练集、验证集的Jaccard index分别为0.60、0.33。（2）对于模型自动检测sHCC方面,该模型在验证集上基于体素检测sHCC的总体准确率为99.25%,敏感度和特异度分别为49.05%、99.82%。结论:基于Gd-EOB-DTPA–增强MRI图像构建三维补丁感知Res-Unet的AI模型对s HC分割、检测具有良好的性能,可以帮助缺乏经验的初级医生快速、精准地解读图像。
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