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基于3D卷积神经网络的中耳疾病高分辨率CT图像辅助分类诊断模型的应用 被引量：5
1
作者 粟日 宋剑 +4 位作者 汪政 卯爽 毛弈韬 吴学文 侯木舟 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第8期1037-1048,共12页
目的:慢性化脓性中耳炎(chronic suppurative otitis media, CSOM)和中耳胆脂瘤(middle ear cholesteatoma,MEC)是两类临床上最常见的慢性中耳疾病。在诊疗过程中,该两类疾病因具有类似的临床表现,容易造成误诊及漏诊。高分辨率计算机... 目的:慢性化脓性中耳炎(chronic suppurative otitis media, CSOM)和中耳胆脂瘤(middle ear cholesteatoma,MEC)是两类临床上最常见的慢性中耳疾病。在诊疗过程中,该两类疾病因具有类似的临床表现,容易造成误诊及漏诊。高分辨率计算机断层扫描(high resolution computed tomography,HRCT)能清晰地显示颞骨的精细解剖结构,准确地反映中耳病变情况及病变范围,对慢性中耳疾病的鉴别诊断具有优势。本研究开发一种基于颞骨HRCT影像数据,对慢性中耳疾病实施自动信息提取与分类诊断的深度学习模型,旨在提高临床上对慢性中耳疾病的分类诊断效率,减少漏诊及误诊的发生。方法:回顾性收集2018年1月至2020年10月于湘雅医院耳鼻咽喉科住院的慢性中耳疾病患者的临床病历及颞骨HRCT影像资料。由2名经验丰富的耳鼻咽喉科医师独立审查患者的医疗记录,并对最终诊断达成一致结论。最终纳入499例患者(998侧耳),将998侧耳分为3组:MEC组(108侧耳)、CSOM组(622侧耳)、正常组(268侧耳)。使用不同方差的高斯噪声进行数据集样本扩增处理,以此消除组间样本数量的不平衡。经扩增后的实验数据集样本量为1 806侧耳,实验中随机选择75%(1 355侧耳)用于训练,10%(180侧耳)用于验证,剩余的15%(271侧耳)用于测试并评估模型性能。模型整体设计为串联式结构,设置具有3种不同功能的深度学习模型:第一种是区域推荐网络算法,从整体HRCT图像中搜索中耳部分的图像进行切割、保存;第二种是基于孪生网络结构的图像对比卷积神经网络(convolutional neural network,CNN),从切割好的图像中搜索与HRCT图像关键层面匹配的图像,并进行3D数据块的构建与保留;第三种是基于3D-CNN操作,用于对3D数据块进行分类诊断,并给出最后的预测概率。结果:基于孪生网络结构的特殊层面搜索网络在10个特殊层面上表现出了0.939的平均AUC值。基于3D-C 展开更多
关键词 慢性化脓性中耳炎 中耳胆脂瘤 孪生网络 3D卷积神经网络
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深度学习在耳科学中的研究与应用进展 被引量：3
2
作者 卯爽 吴学文 +3 位作者 侯木舟 梅凌云 冯永 宋剑 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期463-471,共9页
随着深度学习算法的优化及医学大数据资料的积累,近年来深度学习技术在耳科学各领域中研究应用广泛。目前,耳科学中的深度学习研究结合了耳内窥镜、颞骨影像、听力图、术中图像等多种资料,涉及耳科疾病诊断(包括耳廓畸形、外耳道疾病、... 随着深度学习算法的优化及医学大数据资料的积累,近年来深度学习技术在耳科学各领域中研究应用广泛。目前,耳科学中的深度学习研究结合了耳内窥镜、颞骨影像、听力图、术中图像等多种资料,涉及耳科疾病诊断(包括耳廓畸形、外耳道疾病、中耳疾病及内耳疾病)、治疗(指导用药及术式规划)及预后预测(涉及听力转归和言语学习)等方面。根据资料的类别及研究目的(疾病诊断、治疗及预后预测)的差异,可选用不同的神经网络模型以发挥其算法的优势,深度学习对耳科疾病具有良好的辅助诊疗价值。深度学习在耳科疾病的临床诊断与治疗中具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 深度学习 神经网络 颞骨 耳科学
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