基于CT增强影像的不同神经网络在预测肾透明细胞癌病理分级中的研究

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[目的]探讨基于CT增强影像的不同神经网络在预测肾透明细胞癌病理分级中的可行性及诊断效能。[材料与方法]回顾性收集2015年1月至2020年12月我院收治的134例肾脏透明细胞癌患者及TCIA数据库中77例肾脏透明细胞癌患者。术前均接受了标准腹部增强CT扫描程序,术后均有WHO/ISUP病理分级资料。纳入179例低级别肾透明细胞癌,32例高级别肾透明细胞癌。从PACS中下载术前肾脏薄层增强CT图像,使用3D Slicer软件对感兴趣区进行勾画。将勾画后的CT图像进行预处理,应用9种不同的CNN网络建立深度学习模型。绘制ROC曲线对CNN模型进行评价,并计算其准确率、精度、敏感度、特异度、F1 score及曲线下面积。[结果]本实验中测试的9中CNN网络,Googlenet、mobilenetv2和Xception网络的测试集测试精度为:67.71±3.168、79.73±2.813和81.73±2.244。其AUC 值为 0.7059±0.0202、0.8889±0.03479 和 0.9129±0.01395。resnet18 与resnet50网络的测试集测试精度为:79.01±0.7128,73.25±6.775;AUC值为0.9085±0.0009493,0.846±0.05762。darknet19、vgg16 和 vgg19 网络的测试集测试精度为:74.96±2.744,75.64±1.48 和 72.9±0.6587;AUC 值为 0.874±0.01933、0.8817±0.01918 和 0.8295±0.04467。densenet201 网络的测试集测试精度为:85.14±1.56,AUC 值为 0.9512±0.008386。[结论]该研究表明基于CT增强影像的深度学习卷积神经网络densenet201应用于预测肾透明细胞癌病理分级具有可行性,且具有较高的诊断效能。
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