检索结果-内蒙古大学图书馆

陆军军医大学学报 2025年第8期47卷 847-857页

作者：杨涛涛王显棋陈灿灿闫婉莹王大为熊坤林孙志远陈伟陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆推想医疗科技股份有限公司北京陆军特色医学中心(第三军医大学大坪医院)放射科重庆东部战区总医院放射诊断科江苏南京

目的探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的预测价值。方法采用病例对照研究的方法,收集2013年1月至2023... 详细信息

目的探究基于胸部CT影像组学特征联合临床特征预测非小细胞肺癌(non-small cell lung cancer,NSCLC)表皮生长因子受体(epidermal growth factor receptor,EGFR)基因突变的预测价值。方法采用病例对照研究的方法,收集2013年1月至2023年10月3家医疗中心放射科1 070名NSCLC患者的临床信息和CT图像。其中陆军军医大学第一附属医院719名NSCLC患者按照7∶3的比例随机分成训练集、内部验证集;东部战区总医院173名患者、陆军特色医学中心178名患者分别作为外部验证集1、外部验证集2。使用最小绝对收缩和选择算子回归筛选最佳影像组学特征,构建影像组学模型;以单因素及多因素Logistic回归筛选EGFR突变相关的临床特征,构建临床模型;联合影像组学特征及临床特征构建综合模型。3种分类模型均采用随机森林(random forest,RF)的机器学习方法进行建模。采用曲线下面积(AUC)、准确率、敏感度和特异度评价模型预测效能。绘制校正曲线以评估综合模型的拟合优度,决策曲线评估模型的临床应用价值。结果影像组学模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2中的AUC值分别为0.762 4(95%CI:0.692 4~0.825 1)、0.745 4(95%CI:0.671 1~0.814 3)和0.724 7(95%CI:0.639 7~0.801 6);临床预测模型在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.6917(95%CI:0.6279~0.7576)、0.6525(95%CI:0.5767~0.7291)和0.7792(95%CI:0.712 5~0.847 3);基于临床特征和影像组学特征构建的综合模型预测效能值最佳,其在内部验证集、外部验证集1、外部验证集2的AUC值分别为0.818 0(95%CI:0.757 7~0.874 3)、0.782 4(95%CI:0.7031~0.848 2)和0.796 6(95%CI:0.718 1~0.868 6)。校准曲线提示综合模型拟合度较好,决策曲线提示综合模型具有较好的净收益。结论结合胸部CT影像组学特征与临床特征构建的综合模型在预测NSCLC EGFR基因突变的多中心数据集中表现出更好的预测性能,有助于帮助临床制定治疗策略。

关键词：非小细胞肺癌影像组学临床特征表皮生长因子受体

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基于增强CT术前诊断增殖型肝细胞癌的临床价值及预后分析

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陆军军医大学学报 2025年第7期47卷 708-719页

作者：成杰魏晓凡陈伟叶小龙张维重庆医科大学附属第二医院放射科重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院7T磁共振转化医学研究中心/放射科重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院病理科重庆

目的基于增强CT影像特征构建增殖型肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的术前预测模型并进行预后分析。方法采用回顾性病例-对照研究方法。共纳入经病理证实为HCC的患者603例;其中陆军军医大学第一附属医院519例,以7︰3的比例随机... 详细信息

目的基于增强CT影像特征构建增殖型肝细胞癌(hepatocellular carcinoma,HCC)的术前预测模型并进行预后分析。方法采用回顾性病例-对照研究方法。共纳入经病理证实为HCC的患者603例;其中陆军军医大学第一附属医院519例,以7︰3的比例随机分为训练组(n=363)和内部验证组(n=156);将重庆医科大学附属第二医院84例患者作为外部验证组。患者术前均行腹部CT增强检查,观察增殖型与非增殖型HCC患者临床资料情况及CT影像学特征。采用二元Logistic回归分析筛选增殖型HCC的独立危险因素,构建列线图预测模型,通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve,ROC)、ROC曲线下面积(area under curve,AUC)评价其诊断效能,绘制校准曲线、决策曲线(decision curve analysis,DCA)评估列线图模型的校准性能和临床应用价值,并在内部验证组和外部验证组对模型进行验证。使用Kaplan-Meier生存曲线对比增殖型和非增殖型HCC的预后。结果多因素分析结果示乙型肝炎病毒脱氧核糖核酸(hepatitis B virus deoxyribonucleic acid,HBV-DNA)定量阴性、肿瘤包膜不完整、瘤内坏死或缺血(≥20%)、动脉期环形高强化是预测增殖型HCC的独立预测因子(P<0.05)。基于以上临床影像特征绘制预测增殖型HCC的列线图,在训练组AUC为0.805(95%CI:0.756~0.854),敏感度83.19%,特异度64.80%;在内部验证组中,AUC为0.793(95%CI:0.721~0.854),敏感度67.86%,特异度75.00%;在外部验证组中,AUC为0.842(95%CI:0.746~0.912),敏感度72.41%,特异度90.91%;校准曲线、DCA曲线示列线图模型的校准性能和临床适用性均较好。经病理证实/预测模型诊断的增殖型HCC患者术后无病生存期(disease free survival,DFS)均显著低于非增殖型HCC(训练组:P=0.005,P<0.001;内部验证组:P=0.006,P=0.006;外部验证组:P=0.002,P=0.015)。结论基于临床与影像特征构建的预测模型能较准确术前诊断增殖型HCC,且增殖型HCC预后较差。

关键词：增殖型肝细胞癌 X线计算机体层摄影术预后研究

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侵袭性肺真菌感染病临床影像预测模型的初步建立及评价

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陆军军医大学学报 2023年第7期45卷 677-688页

作者：庞小莉王显棋陈伟熊玮陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院老年医学与特勤医学科重庆400038 陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆400038

目的建立侵袭性肺部真菌感染的临床影像预测模型并进行评价,为侵袭性肺部真菌感染患者的早期识别提供依据。方法采用病例-对照研究设计方案,筛选2016年1月1日至2021年9月30日我科住院患者中187例侵袭性肺部真菌感染和190例肺部非真菌感... 详细信息

目的建立侵袭性肺部真菌感染的临床影像预测模型并进行评价,为侵袭性肺部真菌感染患者的早期识别提供依据。方法采用病例-对照研究设计方案,筛选2016年1月1日至2021年9月30日我科住院患者中187例侵袭性肺部真菌感染和190例肺部非真菌感染患者的临床、影像资料进行分析。按照7∶3的比例将样本采用随机数字表分为训练集(264例)和验证集(113例)。通过二元Logistic回归进行单因素、多因素分析,采用R软件包构建列线图预测模型,并通过受试者工作曲线(ROC)、曲线下面积(AUC)、校准曲线、DCA曲线等对模型的有效性和应用价值进行评价。结果多因素Logistic回归分析结果显示:贫血(OR:6.41,95%CI:1.62~25.43)、糖尿病(OR:6.77,95%CI:1.20~38.11)、COPD(OR:12.82,95%CI:2.71~60.55)、入院后营养不良(OR:8.78,95%CI:2.17~35.55)、面罩/鼻氧管吸氧(OR:3.53,95%CI:0.911~13.66)、胆碱酯酶(OR:7.47,95%CI:1.66~33.57)、右肺下叶(OR:11.17,95%CI:2.07~60.16)、左肺下叶(OR:16.25,95%CI:3.31~79.71)、磨玻璃影(OR:19.22,95%CI:4.17~88.48)、空气支气管征(OR:6.44,95%CI:1.27~32.68)、支气管扩张(OR:11.58,95%CI:1.50~89.25)为侵袭性肺部真菌感染的相关因素。由上述11个因子构建列线图(R^(2)=0.830,C-index=0.97,95%CI:0.96~0.99)。训练集和验证集的AUC分别为0.972(95%CI:0.955~0.988)和0.945(95%CI:0.905~0.985),显示均具有很高的区分度。训练集和验证集的校准曲线均基本沿45°线分布,DCA曲线均显示在阈概率为10%~90%时存在净获益。结论研究筛选出贫血、COPD、糖尿病、入院后营养不良、面罩/鼻氧管吸氧、胆碱酯酶、右肺下叶、左肺下叶、磨玻璃影、空气支气管征和支气管扩张11个参数建立侵袭性肺部真菌感染列线图预测模型,准确性较高。

关键词：侵袭性肺部真菌感染临床特征影像特征预测模型

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高分辨率CT影像组学分类诊断类风湿关节炎相关间质性肺疾病的效能

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陆军军医大学学报 2024年第8期46卷 878-885页

作者：柳洪亚祝洁刘晨钟兵敬洋邹庆华陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院中医与风湿免疫科重庆400038 陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆400038 慧影医疗科技(北京)股份有限公司AI创新中心北京100192

目的探究高分辨率CT(high-resolution computed tomography,HRCT)影像组学用于分类诊断类风湿关节炎相关间质性肺疾病(rheumatoid arthritis associated interstitial lung disease,RA-ILD)的效能。方法筛选陆军军医大学第一附属医院中医与风湿免疫科2019年1月至2023年7月收治的RA-ILD患者病例261例,其中寻常型间质性肺炎(usual interstitial pneumonia,UIP)143例,非特异性间质性肺炎(nonspecific interstitial pneumonia,NSIP)118例,所有患者行HRCT,在HRCT图像上应用U-net深度学习肺分割模型进行自动肺分割,从每个肺分割中提取1688个影像组学特征。逐级使用方差阈值法、单变量特征选择法、最小绝对收缩和选择算子(least absolute shrinkage and selection operator,LASSO)进行特征降维,采用多种机器学习算法构建RA-ILD分类诊断影像组学模型。分别采用受试者工作特性(receiver operating characteristic,ROC)曲线和曲线下面积(area under curve,AUC)比较各模型的诊断价值,同时对模型的准确度、敏感度和特异度进行评估。结果从RA-ILD患者HRCT图像中通过特征筛选法最终选定18个最佳特征。在训练集和测试集中UIP和NSIP的放射评分(radiomics score,Radscore)分布差异有统计学意义(P<0.01)。在5种影像组学模型中,支持向量机(the support vector machine,SVM)算法的训练集AUC为0.943(95%CI 0.916~0.966,灵敏度和特异度分别为0.787、0.912),测试集AUC为0.909(95%CI 0.849~0.969;灵敏度和特异度分别为0.625、0.897)。结论本研究构建的RA-ILD分类诊断模型性能良好,且基于SVM算法构建的模型在分类诊断RA-ILD中显示最佳潜能。

关键词：影像组学机器学习类风湿关节炎间质性肺疾病

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基于增强静脉期CT放射组学的甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移预测模型构建与验证

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陆军军医大学学报 2025年

作者：贺星云刘晨杜俊泽李倩陈康范锐王健陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院乳腺甲状腺外科中国人民解放军陆军第九五八医院放射科

目的开发并验证一种整合静脉期增强CT放射组学特征与临床特征的机器学习模型，用于术前预测甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma，PTC）患者中央区淋巴结转移（central lymph nod metastasis，CLNM）。方法采用回顾性病例-... 详细信息

目的开发并验证一种整合静脉期增强CT放射组学特征与临床特征的机器学习模型，用于术前预测甲状腺乳头状癌（papillary thyroid carcinoma，PTC）患者中央区淋巴结转移（central lymph nod metastasis，CLNM）。方法采用回顾性病例-对照研究方法。共纳入经病理证实为PTC的患者243例：其中陆军军医大学第一附属医院196例，以7︰3的比例随机分为训练集（n=137）和内部测试集（n=59）；将陆军军医大学附属958医院47例患者作为外部测试集。患者术前均行颈部CT增强检查。通过AI能力开放平台从静脉期CT图像中提取放射组学特征。采用极端梯度提升（eXtreme Gradient Boosting，XGBoost）、支持向量机（Support Vector Machine，SVM）、随机森林（random forest，RF）、逻辑回归（logistic regression，LR）、K最邻近算法（k-nearest neighbor，KNN）、决策树（decision tree，DT）6种机器学习算法构建临床-影像组学模型。通过受试者工作特征曲线(receiver operating characteristic curve，ROC)、ROC曲线下面积（area under curve，AUC）分析评估模型在训练集、内部测试集和外部测试集中的性能。对表现最佳模型使用SHAP进行解释。结果 XGBoost模型在训练集、内部测试集和外部测试集的AUC分别为0.936（95%CI:0.895～0.976）、0.832（95%CI:0.724～0.941）和0.772（95%CI:0.632～0.912）。SHAP分析显示年龄是最重要的预测因子，年轻患者CLNM风险更高（OR=0.968，P=0.042）。结论基于机器学习算法构建的临床-影像组学预测模型性能良好，通过预测甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移，为医生临床决策提供参考。

关键词：甲状腺乳头状癌机器学习影像组学预测模型

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延胡索酸水合酶缺陷型肾细胞癌影像学表现

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陆军军医大学学报 2023年第19期45卷 2081-2084页

作者：谢巧左国娇蔡萍段光杰李晓明陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆400038 陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院病理科重庆400038

目的探讨延胡索酸水合酶缺陷型肾细胞癌(fumarate hydratase-deficient renal cell carcinoma,FH-RCC)的临床和影像学特征,旨在提高临床对本病的认识。方法回顾性分析本院2020-2022年经手术病理确诊为FH-RCC患者的临床信息、病理数据和... 详细信息

目的探讨延胡索酸水合酶缺陷型肾细胞癌(fumarate hydratase-deficient renal cell carcinoma,FH-RCC)的临床和影像学特征,旨在提高临床对本病的认识。方法回顾性分析本院2020-2022年经手术病理确诊为FH-RCC患者的临床信息、病理数据和影像学特征,并进行描述性报告。结果纳入经病理证实的FH-RCC患者6例(8个肿瘤),其中男性4例,女性2例,年龄27~48岁。影像学检查结果显示:62.5%(5/8)病灶为囊实性,37.5%(3/8)病灶为纯实性;1例病灶MRI呈混杂信号,DWI上病灶实性成分弥散受限;增强扫描71.4%(5/7)病灶实性部分呈渐进性强化;75.0%(6/8)侵犯肾窦,其中1例同时侵犯肾上腺,66.7%(4/6)首次检查发现腹膜后淋巴结转移。6例患者均行手术切除治疗,随访2~21(6.8±7.8)个月,66.7%(4/6)出现转移。结论FH-RCC影像学多表现为囊实性占位,囊壁菲薄,增强后实性部分呈渐进性强化。

关键词：肾细胞癌延胡索酸水合酶 FH-RCC CT MRI

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帕金森病患者脉络丛体积改变与认知功能的相关性研究

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陆军军医大学学报 2025年第7期47卷 649-655页

作者：周素伊甄志铭庞慧琳刘智刘艳辉陈炜陈伟陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院神经外科重庆四川大学华西医院神经外科四川成都西门子数字医疗科技(上海)有限公司广州分公司广东广州

目的探讨帕金森病(Parkinson’s disease,PD)患者不同认知状态下脉络丛(choroid plexus,CP)体积变化及其与其他脑区结构体积的相关性。方法本研究为横断面研究,纳入2023年5月至2024年4月期间就诊于陆军军医大学第一附属医院神经外科的48... 详细信息

目的探讨帕金森病(Parkinson’s disease,PD)患者不同认知状态下脉络丛(choroid plexus,CP)体积变化及其与其他脑区结构体积的相关性。方法本研究为横断面研究,纳入2023年5月至2024年4月期间就诊于陆军军医大学第一附属医院神经外科的48例PD患者及从健康体检中心招募的35例健康对照(healthy controls,HC),基于简易精神状态检查量表(Mini-Mental State Examination,MMSE)评估结果,将PD患者分为帕金森病伴认知功能障碍组(Parkinson’s disease with cognitive impairment,PD-CI)27例和帕金森病认知功能正常组(Parkinson’s disease with normal cognitive function,PD-NC)21例。采用3.0T磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)进行MPRAGE序列扫描,并使用FreeSurfer 6.0软件获得脉络丛体积(choroid plexus volume,CPV)与其他脑区结构的体积。对CPV进行校正,计算其与估算的总颅内体积(estimated total intracranial volume,eTIV)的比值。调整混杂因素后,通过偏相关分析评估CPV/eTIV比值与其他脑区结构体积及认知量表评分之间的关系。使用多元线性回归分析进一步探究PD-CI组中CPV与认知功能之间的关系。结果与HC组相比,PD-CI组的CPV显著增大(P=0.029)。PD-CI组中,CPV/eTIV比值与侧脑室体积(r=0.689,P=0.001)、第三脑室体积(r=0.592,P=0.006)、脑脊液(cerebrospinal fluid,CSF)体积(r=0.508,P=0.022)、脑白质高信号(white matter hyperintensities,WMH)体积(r=0.486,P=0.030)呈显著正相关,同时与尾状核体积(r=-0.530,P=0.016)、丘脑体积(r=-0.477,P=0.033)及MMSE评分呈显著负相关(r=-0.483,P=0.031)。而PD-NC组中,CPV/eTIV比值仅与CSF体积(r=0.571,P=0.021)呈显著正相关;在PD-CI组中,CPV/eTIV比值与MMSE评分行多元线性回归分析,结果显示两者仍呈显著负相关(β=-0.388,P=0.046)。结论PD患者的认知功能障碍可能与CPV变化密切相关,提示CPV可作为评估PD认知损伤的潜在影像学标志物。

关键词：脉络丛帕金森病磁共振认知功能障碍

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免疫学杂志 2024年第2期40卷 169-174页

作者：张江南唐莎王渊杨莉莉田易赵婷婷张静波陆军军医大学(第三军医大学)新桥医院肾内科重庆400037 陆军军医大学(第三军医大学)新桥医院内分泌科重庆400037 陆军军医大学(第三军医大学)新桥医院病案室重庆400037 陆军军医大学(第三军医大学)全军免疫学研究所重庆400038 重庆国际免疫研究院 400030

目的评估血小板/中性粒细胞比值(PNR)在抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)相关血管炎疾病活动度及预后的价值。方法回顾性分析2015年3月至2023年7月于我院经肾活检确诊为AAV的128例患者临床资料。采用Spearman法进行相关性分析,通过t检验或秩... 详细信息

目的评估血小板/中性粒细胞比值(PNR)在抗中性粒细胞胞浆抗体(ANCA)相关血管炎疾病活动度及预后的价值。方法回顾性分析2015年3月至2023年7月于我院经肾活检确诊为AAV的128例患者临床资料。采用Spearman法进行相关性分析,通过t检验或秩和检验对比组间差异,Kaplan-Meier生存分析和Cox比例风险回归模型分析患者预后。结果PNR与伯明翰血管炎活动性评分(BVAS)(r=-0.268,P=0.002)负相关,PNR水平对疾病活动的预测效能的ROC曲线下面积(AUC)为0.672。根据PNR的最佳截点值(26.4)将患者分为高水平组(PNR≥26.4)(n=105)和低水平组(PNR<26.4)(n=23)。与低水平PNR组相比,高水平组患者预后情况明显优于低水平组(P<0.001),PNR与肾脏预后不良独立相关(OR=2.54,95%CI:1.1-5.88,P=0.029)。结论PNR降低提示AAV活动性增强及预后不良,有望成为评估活动性及预测预后的生物标志物。

关键词：血小板与中性粒细胞比值抗中性粒细胞胞浆抗体血管炎预后

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超顺磁性氧化铁纳米颗粒标记靶向癌胚抗原的CAR-T细胞及体外磁共振成像研究

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陆军军医大学学报 2024年第17期46卷 1951-1958页

作者：何坤高蒋波郭牡丹王桂玲张恩徐豆豆陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆400038 重庆市食品药品检验检测研究院重庆401121

目的采用超顺磁性氧化铁纳米颗粒(superparamagnetic iron oxide nanoparticles,SPIONs)标记靶向癌胚抗原(carcinoembryonic antigen,CEA)的嵌合抗原受体T细胞(chimeric antigen receptor T cells,CAR-T细胞),并进行体外磁共振成像研究,为监测CEA CAR-T细胞的体内回输治疗提供依据。方法将ferumoxytol、肝素钠和硫酸鱼精蛋白分别以高(ferumoxytol 100μg/mL,肝素钠4 IU/mL,硫酸鱼精蛋白120μg/mL)、中(ferumoxytol 50μg/mL,肝素钠2 IU/mL,硫酸鱼精蛋白60μg/mL)、低(ferumoxytol 25μg/mL,肝素钠1 IU/mL,硫酸鱼精蛋白30μg/mL)剂量混合形成SPIONs复合物FHP(ferumoxytol/heparin/protamine),然后与CEA CAR-T细胞共孵育进行细胞标记。CCK-8、EdU和流式细胞术检测FHP对细胞的生物相容性,普鲁士蓝染色检测细胞对FHP的摄入情况,电感耦合等离子体-质谱法(inductively coupled plasma-mass spectrometry,ICP-MS)定量检测细胞中Fe含量,流式细胞术检测FHP标记的CEA CAR-T细胞对肿瘤细胞的杀伤作用,磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)扫描FHP标记的CEA CAR-T细胞。结果高、中、低剂量的FHP对CEA CAR-T细胞的活力没有明显影响,CCK-8实验显示细胞活性均在100%以上;EdU实验显示各组细胞DNA复制活性均在94.3%以上。普鲁士蓝染色显示CEA CAR-T细胞可摄取FHP,且随FHP浓度的增加,摄取量增大。ICP-MS进一步检测显示胞内Fe含量为(440.23±189.36)ng/mL。肿瘤细胞杀伤实验表明FHP标记的CEA CAR-T细胞的杀伤肿瘤细胞能力良好。MRI扫描显示随着FHP浓度的增高,FHP标记的CEA CAR-T细胞T2WI信号呈明显降低趋势(P<0.01)。结论SPIONs复合物FHP具有良好的生物相容性并能够有效标记CEA CAR-T细胞,可作为CEA CAR-T细胞的磁标记物,为临床提供一种可行的MRI示踪方法。

关键词：嵌合抗原受体T细胞超顺磁性氧化铁纳米颗粒 ferumoxytol 磁共振成像

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基于胸部CT图像的肺炎深度学习分类预测模型

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陆军军医大学学报 2023年第21期45卷 2266-2274页

作者：曾梦赵娜王显棋庞慧琳侯文静刘玲玲王晓雯龚家利曾文兵崔洪亮陈伟陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院放射科重庆400038 重庆知见生命科技有限公司重庆401329 重庆大学附属三峡医院放射科重庆404000

目的建立基于胸部CT图像的AI模型,实现对细菌、真菌、病毒性(包括COVID-19)肺炎的快速分类预测。方法回顾性收集2013-2020年就诊于陆军军医大学附属第一医院的559例细菌性、真菌性及非COVID-19病毒性肺炎患者及2020年就诊于重庆大学附... 详细信息

目的建立基于胸部CT图像的AI模型,实现对细菌、真菌、病毒性(包括COVID-19)肺炎的快速分类预测。方法回顾性收集2013-2020年就诊于陆军军医大学附属第一医院的559例细菌性、真菌性及非COVID-19病毒性肺炎患者及2020年就诊于重庆大学附属三峡医院的53例COVID-19患者的影像资料,首先利用Resnet_18、Efficientnet_b5、ViT、Swin-Transformer等4种典型的深度神经网络构建图像级三分类及四分类预测模型,在独立测试集中进行验证选出最优模型;然后分析采用单张图像和3张图像融合构建数据集对模型的影响;最后分别使用按图像类别占比投票及随机森林2种方法进行患者级分类预测。使用精确率、召回率、特异性、F1值、AUC、准确率评估模型效能,最终筛选出表现最优的AI预测模型。结果在图像级分类中Swin-Transformer模型表现最佳,三分类准确率为0.932,四分类准确率为0.948。测试Swin-Transformer模型分别采用单张图像和3张图像融合构建数据集的效果,采用融合图像的Swin-Transformer_C模型效能进一步提升,在测试集中三分类准确率和AUC值分别为0.931、0.989,四分类准确率和AUC值分别为0.952、0.990。使用Swin-Transformer_C模型进行患者级分类,采用随机森林的方法预测效能更佳,三分类准确率和AUC值分别为0.984、0.987,四分类准确率和AUC值分别为0.967、0.971。Resnet_18、Efficientent_b5、Vit等3种网络也取得了较好的效果,但总体效能低于Swin-Transformer网络。结论基于融合数据建立的深度学习模型Swin-Transformer_C与其他4种模型相比在图像级分类中效果最佳,其融合随机森林分类器在患者级分类中也取得最优性能。表明深度学习可用于不同病原体感染所致肺炎类型的快速分类预测。

关键词：肺炎新型冠状病毒肺炎人工智能深度学习预测模型

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