【摘 要】
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目的:我们通过迁移学习,拟寻找并构建一个术前的工具,利用术前增强CT来辨别胸腺瘤,甚至进一步协助胸外科医师明确前纵隔肿物的性质。方法:回顾性选取167例前纵隔肿物患者的CT图像,在单变量分析中,对年龄、性别和临床表现进行统计学差异调整。我们训练了三种不同的深度学习卷积神经网络模型来区分胸腺瘤和其他前纵隔良性病变,并在验证时对比它们的性能。结果:使用常规增强CT图像训练和测试后,绘制各个模型测试后的
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目的:我们通过迁移学习,拟寻找并构建一个术前的工具,利用术前增强CT来辨别胸腺瘤,甚至进一步协助胸外科医师明确前纵隔肿物的性质。方法:回顾性选取167例前纵隔肿物患者的CT图像,在单变量分析中,对年龄、性别和临床表现进行统计学差异调整。我们训练了三种不同的深度学习卷积神经网络模型来区分胸腺瘤和其他前纵隔良性病变,并在验证时对比它们的性能。结果:使用常规增强CT图像训练和测试后,绘制各个模型测试后的ROC曲线,VGG-19模型对测试集的AUC为0.627,95%置信区间为0.516-0.738,ResNet-18模型对测试集的AUC为0.608,95%置信区间为0.494-0.721,ResNet-152模型对测试集的AUC为0.725,95%置信区间为0.626-0.823,ResNet-152和VGG-19表现没有统计学差异（p=0.196）。VGG-19模型特异性为0.718,敏感性为0.557;ResNet-18模型特异性为0.692,敏感性为0.590;ResNet-152模型的特异性为0.667,敏感性为0.705。结论:在实际的临床应用中,卷积神经网络目前可以做出初步的诊断,或者辅助放射科医师对于影像学特征不明显的胸腺瘤进行诊断。当数据量较小时,通过定义感兴趣区域加强特征,并且引入残差网络的理念,可以一定程度减少过拟合。本研究提示,进一步研究卷积神经网络在胸腺瘤的诊疗是有意义的,需要更多的数据来验证我们的结果,并且训练出更好的模型。
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