【摘 要】
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目的 探讨基于神经网络模型和不同层面组合对CT上腹部影像主要脏器边界进行识别,并检测其临床实际应用效能.方法 纳入2018年3月–2019年3月在我院行或包括上腹部增强CT检查且
【机 构】
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四川大学华西医院放射科 成都 610041
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目的 探讨基于神经网络模型和不同层面组合对CT上腹部影像主要脏器边界进行识别,并检测其临床实际应用效能.方法 纳入2018年3月–2019年3月在我院行或包括上腹部增强CT检查且图像质量满足临床诊断要求的病例2000例,对上腹部8个主要脏器边界层面(肝上下缘、脾上下缘、左肾下缘、右肾下缘、胃下缘和胆囊下缘)进行标注,利用不同神经网络方法和不同层面组合进行模型训练(训练集、验证集和测试集),获得边界识别的准确率,并通过识别50例临床数据检测其准确率和临床应用效能.结果 两种模型按照不同权重比例整合的融合模型准确率最高,EfficientNet-b3模型次之,Xception模型最低.各模型中5层图像识别边界的准确率要高于3层图像的准确率,1层图像的准确率最低.融合模型连续5层图像获得肝上缘、肝下缘、脾上缘、脾下缘、左肾下缘、右肾下缘、胃下缘和胆囊下缘的识别准确率分别是91％、87％、92％、85％、92％、95％、76％、74％.融合模型对50例效能检测数据进行识别,获得8个层面准确率为88％、86％、88％、80％、82％、80％、69％、65％;满足临床应用各边界的准确率为98％、98％、95％、98％、99％、98％、80％、77％.结论 通过增加边界在连续层面的变化逻辑,按照不同权重比例整合的融合模型识别上腹部CT各边界的准确率最高,并在临床实践中获得较高的临床检查效能.
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