深度神经网络辅助评估99TcmO4-显像甲状腺癌术后残留组织

摘要：

目的 采用计算机深度神经网络技术,构建一款人工智能模型辅助99TcmO4?甲状腺图像诊断.资料与方法 回顾性纳入四川大学华西医院核医学科2013年1月—2020年6月临床已完成甲状腺全切手术、拟进行131I治疗的甲状腺癌患者3515例图像集,按甲状腺残留程度分类标注后,以8:2随机分成训练集2811例和测试集704例.利用3种深度神经网络模型Resnet34、InceptionV3和Densenet161分别对训练集样本进行特征提取和训练后,对测试集样本进行效能验证,并与3名初级医师独立阅片结果进行对比,记录3名医师和模型的阅片时间,采用Kappa检验分析医师阅片的一致性,采用受试者工作特征曲线分析不同模型的诊断效能.结果 在704例甲状腺图像分类测试时,3名医师的判断准确度分别为89.5％、86.5％、86.6％;Resnet34、InceptionV3和Densenet161神经网络模型的判断准确度分别为91.3％、90.4％和91.2％.3名医师两两比较诊断一致性较好(Kappa=0.773、0.746、0.711,P均<0.05),3名医师判断所需总时间分别为170 min、172 min和131 min;Resnet34、InceptionV3和Densenet161神经网络模型诊断总时间分别为4.5 s、2.9 s和17.3 s.结论 人工智能辅助诊断技术可快速、准确地完成甲状腺显像的阅片与甲状腺残留分类工作.

关键词：甲状腺肿瘤、神经网络、人工智能、诊断

所属期刊栏目：31

分类号：R445.5;R736.1(诊断学)

资助基金：四川省十四五生命健康重大科研专项;四川大学华西医院学科卓越发展工程临床研究孵化项目

在线出版日期：2023-03-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：108-113