【摘 要】
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目的探索基于更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的人工智能影像辅助诊断平台对识别直肠癌壁外血管侵犯(EMVI)的临床应用价值。方法回顾性分析我国7家医院2016年7月至2019
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目的探索基于更快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)的人工智能影像辅助诊断平台对识别直肠癌壁外血管侵犯(EMVI)的临床应用价值。方法回顾性分析我国7家医院2016年7月至2019年2月行直肠高分辨MRI检查的500例直肠癌病人的临床资料,其中174例EMVI阳性和326例EMVI阴性。使用随机数字法将病人资料随机分配到训练组(400例,包括EMVI阳性133例和EMVI阴性267例)和验证组(100例,包括EMVI阳性41例和EMVI阴性59例)。利用Faster R-CNN对训练组20430张高分辨MRI图像进行学习和训练,建立人工智能影像辅助诊断平台。对验证组5107张高分辨MRI图像进行临床验证,应用受试者工作特征曲线(ROC)和曲线下面积(AUC),比较人工智能影像辅助诊断平台与高年资影像专家的诊断结果。结果人工智能影像辅助诊断平台识别EMVI的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值和阴性预测值分别为93.4%、97.3%、89.5%、0.90和0.97。AUC为0.98。自动识别单张图像所需时间为0.2 s,而影像学专家判读时间约为10s。结论基于Faster R-CNN的人工智能影像辅助诊断平台对识别肛提肌平面至腹膜返折处的直肠癌EMVI具有高效率和可行性,可辅助影像科医生进行成像诊断。
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