【摘 要】
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目的:探讨基于迁移学习的多参数磁共振(Multiparametric magnetic resonance image,mp-MRI)特征结合临床参数构建的机器学习(Machine learning,ML)模型在子宫肉瘤与非典型子宫肌瘤(Atypical leiomyoma,ALM)鉴别诊断中的可行性和有效性。方法:回顾性收集经病理学证实的172例子宫肿瘤患者的临床及影像资料,其中子宫肉瘤86例,
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目的:探讨基于迁移学习的多参数磁共振(Multiparametric magnetic resonance image,mp-MRI)特征结合临床参数构建的机器学习(Machine learning,ML)模型在子宫肉瘤与非典型子宫肌瘤(Atypical leiomyoma,ALM)鉴别诊断中的可行性和有效性。方法:回顾性收集经病理学证实的172例子宫肿瘤患者的临床及影像资料,其中子宫肉瘤86例,ALM 86例。所有患者均行术前mp-MRI检查,包括T2加权成像(T2-weighted imaging,T2WI)和弥散加权成像(Diffusion weighted imaging,DWI)。采用4种预训练卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN),即Inception V3、Resnet50、Inceptionresnetv2和Xception来提取肿瘤感兴趣区域(Region of interest,ROI)的深度学习特征,同时采用影像组学提取ROI的影像组学特征,比较迁移学习和影像组学两种特征提取方法的优异。采用最小绝对收缩和选择算子(Least absolute shrinkage selector operator,LASSO)进行特征降维。训练集和测试集以7:3的比例随机划分,随机森林(Random forest,RF)分类器被用于建立机器学习模型,单独的T2WI特征、DWI特征分别建立T2模型、DWI模型,T2WI与DWI特征联合(mp-MRI)建立T2-DWI模型,结合mp-MRI特征和临床参数(年龄、绝经状态、阴道异常出血、平均ADC值)建立复杂多参数模型。计算模型受试者工作特性曲线(Receiver operating characteristic curve,ROC)下面积(Area under the curve,AUC)、F1分数、准确率、敏感度、特异性来评估模型的预测性能。结果:在测试集中,基于深度学习特征的T2、DWI、T2-DWI模型(AUC范围分别为0.76–0.81、0.80–0.88、0.85–0.92)优于基于影像组学特征的模型(相应的AUC分别为0.73、0.76、0.79)。此外,无论采用哪种特征提取方法,复杂多参数模型都显示出最佳的预测性能,基于影像组学特征提取的复杂多参数模型AUC为0.92,基于迁移学习特征提取的复杂多参数模型AUC在0.94–0.96之间,其中基于Resnet50特征提取的复数多参数模型达到了最高的AUC(0.96)和准确率(0.87)。结论:在我们的数据集上,迁移学习在子宫肉瘤和ALM鉴别诊断中是可行的并且优于影像组学,结合非增强mp-MRI深度学习特征和临床参数的ML模型可以达到很好的诊断效能。
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