基于深度学习的核素骨显像中骨转移瘤的诊断及评估

摘要：

目的:基于深度学习对
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m-亚甲基二膦酸盐(MDP)全身骨显像图像中骨转移瘤进行智能诊断，并设计肿瘤负荷的定量评估指标。
方法:回顾性纳入同济大学附属第十人民医院核医学科2018年3月至2019年7月间621例患者(男389例、女232例；年龄12~93岁)的骨显像图像，分为骨转移瘤组和非骨转移瘤组。从2组分别抽取80%作为训练集，余20%作为测试集。利用深度残差卷积神经网络ResNet34构建骨转移瘤诊断分类及分割模型。计算灵敏度、特异性、准确性以评估分类模型性能，分析分类模型在<50岁(15例)、≥50且<70岁(75例)及≥70岁(33例)组的性能差异。利用模型分割骨转移瘤区域，以骰子系数评估分割模型结果与人工标注结果的比对。计算骨显像肿瘤负荷系数(BSTBI)以定量评估骨转移瘤肿瘤负荷。结果:骨转移瘤图像280例，非骨转移瘤图像341例；其中，训练集498例，测试集123例。诊断分类模型识别骨转移瘤的灵敏度、特异性及准确性分别为92.59%(50/54)、85.51%(59/69)和88.62%(109/123)。分类模型在<50岁组表现最佳(灵敏度2/2，特异性12/13，准确性14/15)，其特异性在≥70岁组中最低(8/12)。分割模型中，骨转移瘤区域骰子系数为0.739，膀胱区域骰子系数为0.925，模型在3个年龄组表现相当。初步结果显示，BSTBI随病灶数目的增多、
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m-MDP摄取程度的增高而增大。构建的骨转移瘤智能诊断模型从输入原始数据到最终完成BSTBI计算所需时间为(0.48±0.07) s。
结论:基于深度学习的骨转移瘤智能诊断模型能较准确地识别骨转移瘤、进行自动区域分割及计算肿瘤负荷，为骨显像图像的解读提供了新方法。研究提出的BSTBI有望成为骨转移瘤肿瘤负荷的定量评估指标。

关键词：肿瘤转移、骨骼、放射性核素显像、99m锝美罗酸盐、神经网络(计算机)

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在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26