【摘要】：目的探究基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像識別和分類,在輔助超聲篩查腎動(dòng)脈狹窄及診斷狹窄程度的應(yīng)用價(jià)值。資料和方法納入我院同時(shí)進(jìn)行腎動(dòng)脈超聲檢查和血管造影(DSA)的126名患者,共計(jì)247條腎動(dòng)脈、346個(gè)腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像。根據(jù)腎動(dòng)脈狹窄診斷金標(biāo)準(zhǔn)(DSA結(jié)果),劃分腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像樣本:A組(內(nèi)徑減少50%)202個(gè)、B組(內(nèi)徑減少≥50%,70%)16個(gè)、C組(內(nèi)徑減少≥70%)128個(gè)。樣本隨機(jī)分為訓(xùn)練集和測試集,三組樣本組內(nèi)具體劃分如下,A組:訓(xùn)練集樣本158個(gè)、測試集樣本44個(gè);B組因樣本量過少,未用于深度學(xué)習(xí);C組:訓(xùn)練集樣本117個(gè)、測試集樣本11個(gè)。對入組的所有腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像進(jìn)行預(yù)處理,包括:從原始Dicom圖像中提取頻譜圖、頻譜圖尺度歸一化、圖片尺寸標(biāo)準(zhǔn)化、圖像二值化等;設(shè)計(jì)和搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN模型),使用預(yù)處理后的訓(xùn)練集進(jìn)行深度學(xué)習(xí),再用測試集評估模型效能;對比超聲科醫(yī)師盲法分類腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像來判斷腎動(dòng)脈狹窄的結(jié)果。結(jié)果1.采用CNN模型對55例測試集樣本進(jìn)行預(yù)測,其中金標(biāo)準(zhǔn)DSA分類的A組樣本共計(jì)44例,AI智能正確分類28例、錯(cuò)誤分類16例;金標(biāo)準(zhǔn)DSA分類的C組樣本共計(jì)11例,AI智能正確分類7例、錯(cuò)誤分類4例。CNN模型智能識別腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像并分類腎動(dòng)脈重度狹窄的準(zhǔn)確率63.6%、敏感性63.6%、特異性63.6%、陽性預(yù)測值30.4%、陰性預(yù)測值87.5%。2.兩名超聲醫(yī)師分別采用盲法對330例腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像樣本進(jìn)行分類,其中金標(biāo)準(zhǔn)DSA分類的A組樣本共計(jì)202例,超聲醫(yī)師正確分類171例、錯(cuò)誤分類31例;金標(biāo)準(zhǔn)DSA分類的C組樣本共計(jì)128例,超聲醫(yī)師正確分類70例、錯(cuò)誤分類58例。超聲醫(yī)師判讀腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像診斷腎動(dòng)脈重度狹窄的準(zhǔn)確率73.0%、敏感性54.7%、特異性84.7%、陽性預(yù)測值69.3%、陰性預(yù)測值74.7%。結(jié)論卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于腎動(dòng)脈頻譜圖像識別和分類重度腎動(dòng)脈狹窄效果尚可,敏感性高于超聲科醫(yī)師對腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜的分類,其判讀快速、可重復(fù)性強(qiáng),用于輔助腎動(dòng)脈超聲檢查經(jīng)驗(yàn)不足的醫(yī)師篩查腎動(dòng)脈重度狹窄有一定臨床價(jià)值。目前尚無文獻(xiàn)報(bào)道使用CNN模型分類腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像,本研究探索性設(shè)計(jì)CNN網(wǎng)絡(luò)模型、回顧性納入樣本數(shù)據(jù),獲得較滿意分類結(jié)果,為進(jìn)一步的基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)分類腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜、輔助診斷腎動(dòng)脈狹窄提供依據(jù)。
【學(xué)位授予單位】：北京協(xié)和醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R692;TP18
【圖文】：

三、入組樣本的質(zhì)量評估逡逑對入組的腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖像進(jìn)行流速指標(biāo)分析，參照文獻(xiàn)資料，對其進(jìn)行質(zhì)評估，探究入組頻譜圖像是否能夠反映相應(yīng)腎內(nèi)動(dòng)脈的真實(shí)血流動(dòng)力學(xué)信息。逡逑統(tǒng)計(jì)學(xué)處理：采用ＳＰＳＳ邋２０．０軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，均值士標(biāo)準(zhǔn)差的形式表數(shù)據(jù)。計(jì)量資料行ｔ檢驗(yàn)或秩和檢驗(yàn)。所有檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)學(xué)差異檢驗(yàn)水平為雙側(cè)戶ｆｔ邋＜９５＂。使用接受者操作特征（ｒｅｃｅｉｖｅ邋ｏｐｅｒａｔｉｎｇ邋ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃ，邋Ｒ０Ｃ）曲線確診斷的最佳閾值，計(jì)算不同參數(shù)的診斷敏感性、特異性。逡逑四、ＣＮＮ網(wǎng)絡(luò)模型的搭建和性能評價(jià)逡逑１．圖像處理逡逑（１）從原始Ｄｉｃｏｍ圖像中提取頻譜圖逡逑根據(jù)Ｄｉｃｏｍ文件中提供的頻譜圖所在的區(qū)域（ｒｅｇｉｏｎ）的坐標(biāo)截取頻譜圖，圖邋１邋不。坐標(biāo)：ＲｅｇｉｏｎＬｏｃａｔｉｏｎＭｉｎＸＯ，ＲｅｇｉｏｎＬｏｃａｔｉｏｎＭｉｎＹＯ，ＲｅｇｉｏｎＬｏｃａｔｉｏｎＭａｘ逡逑ＸＩ，邋ＲｅｇｉｏｎＬｏｃａｔｉｏｎＭａｘＹｌ。Ｄｉｃｏｍ文件中區(qū)域信息獲取，參考國際Ｄｉｃｏｍ標(biāo)準(zhǔn)委逡逑員會（ＤＩＣＯＭ邋Ｓｔａｎｄａｒｄｓ邋Ｃｏｍｍｉｔｔｅｅ）發(fā)布的信息模塊規(guī)范中ＵＳ區(qū)域校準(zhǔn)模塊相逡逑關(guān)資料

波形最高點(diǎn)位置的高低可反映波形的峰值信息。具體操作：尋找Ｄｉｃｏｍ數(shù)據(jù)逡逑集中的頻譜最小尺度（Ｘ方向的最小間隔為０．００４ｓ，Ｙ方向的最小間隔為０．０７８ｃｍ／ｓ），逡逑將所有的頻譜圖都?xì)w一化在該尺度下。逡逑Ｄｉｃｏｍ文件中提供了每一幅圖的物理尺度信息（ＰｈｙｓｉｃａｌＤｅｌｔａＸ，邋ＰｈｙｓｉｃａｌＤｅｌｔａＹ）逡逑用于表明圖片中相鄰像素間隔對應(yīng)的測量間隔，Ｘ方向的間隔單位是秒（ｓｅｃ），邋Ｙ方逡逑向的間隔單位是速度（ｃｍ／ｓ）。如圖１中Ｘ方向的間隔是０．００７３秒，Ｙ方向的間隔逡逑是邋０．３５ｃｍ／ｓ。逡逑圖２腎內(nèi)動(dòng)脈頻譜圖，歸一化之前逡逑

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本文編號：2725924