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鉴别原发性骨肿瘤骨样和软骨样基质矿化:基于CT和临床特征的深度学习融合模型的多中心回顾性研究
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作者 刘操林 邹青清 +5 位作者 王梦虹 杨芹枚 宋丽文 陆紫箫 冯前进 赵英华 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期2412-2420,共9页
目的基于CT图像和临床特征构建深度学习模型,鉴别原发性骨肿瘤骨样和软骨样基质矿化,以提示成骨性或成软骨性骨肿瘤的组织来源,辅助两者的鉴别诊断。方法回顾性搜集2010年1月~2021年8月来自广东省4个医疗中心的276例病理证实的原发性骨... 目的基于CT图像和临床特征构建深度学习模型,鉴别原发性骨肿瘤骨样和软骨样基质矿化,以提示成骨性或成软骨性骨肿瘤的组织来源,辅助两者的鉴别诊断。方法回顾性搜集2010年1月~2021年8月来自广东省4个医疗中心的276例病理证实的原发性骨肿瘤患者CT平扫图像。采用卷积神经网络(CNN)作为深度学习架构,通过迁移学习确定最佳深度学习基线模型(R-Net),通过算法改进获得优化后的深度学习模型(S-Net),采用多元逻辑回归分析筛选性别、年龄、矿化位置和病理性骨折等临床特征,将临床特征与影像特征连接构建深度学习融合模型(SC-Net)。对比深度学习模型与机器学习模型、放射科医生的诊断表现。用受试者特征曲线(ROC)下面积(AUC)和F1分数评价模型分类性能。结果外部测试集显示:深度学习融合模型SC-Net的表现最佳,AUC为0.901(95%CI:0.803~1.00),准确度为83.7%(95%CI:69.3%~93.2%),F1分数为0.857,性能优于深度学习模型R-Net、深度学习模型S-Net、机器学习模型和机器学习融合模型,AUC分别为0.768、0.818、0.761、0.791,准确度为69.8%、76.7%、72.1%、74.4%,F1分数为0.755、0.828、0.700、0.732;且深度学习融合模型SC-Net总体分类性能超越了放射科医生诊断水平。结论基于多中心的CT图像和临床信息的深度学习融合模型,成功实现了对原发性骨肿瘤骨样和软骨样基质矿化的分类。尤其对于影像表现不典型矿化病灶的鉴别优于机器学习模型和放射科医生视觉诊断,具有一定的临床应用价值。 展开更多
关键词 CT图像 深度学习 原发性骨肿瘤 骨样基质矿化 软骨样基质矿化
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基于多序列MRI的3D关系注意力网络预测HLA-B27阴性中轴性脊柱关节病
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作者 邹青清 王梦虹 +2 位作者 陆紫箫 赵英华 冯前进 《南方医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1955-1964,共10页
目的建立一种新的3D多序列关系注意力网络,通过探索不同磁共振成像(MRI)序列图像的互补和相关信息,提升对人类白细胞抗原(HLA)-B27阴性中轴性脊柱关节病(axSpA)的诊断性能。方法回顾性收集2010年1月~2021年8月南方医科大学第三附属医院(... 目的建立一种新的3D多序列关系注意力网络,通过探索不同磁共振成像(MRI)序列图像的互补和相关信息,提升对人类白细胞抗原(HLA)-B27阴性中轴性脊柱关节病(axSpA)的诊断性能。方法回顾性收集2010年1月~2021年8月南方医科大学第三附属医院(TAH组)的375例和南海医院(NHH组)的49例HLA-B27阴性参与者(TAH组:164例axSpA,211例非axSpA;NHH组:27例axSpA,22例非axSpA)的两种参数MRI,包括T1加权图像(T1WI)和压脂序列MRI(FS-MRI),以及相关临床数据。提出一个基于多序列MRI的3D关系注意力网络MSFANet,实现对HLA-B27阴性axSpA与非axSpA的自动鉴别诊断。MSFANet由一个浅层共享特征模块和一个类感知特征学习模块组成,其中类感知特征学习模块采用3D多序列关系注意力机制对多序列MRI特征进行细化和融合。提出一种混合损失函数,通过学习不同支路的损失权重系数来提升MSFANet对序列特征的识别能力,从而增强分类性能。结果实验结果表明,MSFANet优于其它几种最先进的多序列融合算法,其中内部验证集上的AUC、准确度、敏感度和特异度分别达到了0.840,77.93%,83.70%和70.29%,独立外部验证集(NHH)上的上述性能分别达到了0.783,74.47%,82.43%和70.40%。各项差异均具有统计学意义(P<0.05)。此外,消融实验显示,相同框架下,MSFANet的性能优于基于单序列MRI的模型,证实了融合多序列MRI的有效性和必要性。深度可视化技术显示MSFANet在分类过程中集中于学习图像异常区域的信息。结论本研究成功构建基于多序列MRI的3D深度神经网络对HLA-B27阴性axSpA和非axSpA进行鉴别诊断,并验证了采用多序列关系注意力机制对提升网络分类性能的有效性。 展开更多
关键词 中轴性脊柱关节病诊断 HLA-B27阴性 磁共振成像 3D多序列关系注意力机制 混合损失
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