一种非酒精性脂肪性肝病的超声影像人工智能辅助诊断系统开发

摘要：

目的:结合人工智能方法设计针对肝脏超声影像的辅助诊断系统,辅助医生对大样本肝脏超声影像数据的标准化和高效化诊断,实现基于肝脏超声图像的非酒精性脂肪性肝病的精准诊断.方法:通过开发肝脏超声影像的识别与分类、脂肪肝分级分析和肝脏脂肪含量定量分析三个模块,建立一套非酒精性脂肪性肝病的超声影像人工智能辅助诊断系统,该系统能够自动区分输入到系统中不同采样视野的超声影像类型,并对肝脏超声图像进行数字化分析,给出待测超声图像是否呈现脂肪肝以及其肝脏脂肪含量的百分比值.结果:本研究中的超声图像识别分类模块可高通量区分出肝肾比图像和衰减率图像的两类超声影像,其分类的准确率达100％.脂肪肝分级分析模块在测试集数据的准确率达到84％,展现出可胜任辅助医生诊断的能力.基于人工肝脏脂肪含量定量方法开发的肝脏脂肪含量定量分析模块的准确率达到67.74％.结论:本研究已开发出一套基于肝脏超声影像的智能辅助诊断系统,可以辅助医生快速、简单、无创地筛选出潜在患有脂肪肝的患者,虽然现阶段实现肝脏脂肪定量分析仍有难度,但已展现出较大的临床应用潜力.

关键词：非酒精性脂肪性肝病、超声检查、人工智能、肝脏脂肪含量、非侵入式肝脏肝诊断方法

所属期刊栏目：23

分类号：R589;Q591;Q593(内分泌腺疾病及代谢病)

资助基金：国家自然科学基金32270724

在线出版日期：2023-10-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：3401-3410