【摘 要】
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目的 探讨使用深度残差网络(ResNet)模型鉴别头颅CT平扫(NCHCT)图像二分类诊断的可行性.方法 选取NCHCT连续病例,包括CT图像及其影像诊断报告,以图像为单位,分为“无发现”组
【机 构】
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北京大学第一医院医学影像科,北京 100034北京赛迈特锐医学科技有限公司,北京 100011;
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目的 探讨使用深度残差网络(ResNet)模型鉴别头颅CT平扫(NCHCT)图像二分类诊断的可行性.方法 选取NCHCT连续病例,包括CT图像及其影像诊断报告,以图像为单位,分为“无发现”组(该层面无任何异常发现),共5786幅图像;“有发现”组(该层面有1种以上的疾病或其他影像所见),共3564幅图像.将全部图像分为训练集(70％)、调优集(20％)和测试集(10％),各组图像不相同.以ResNet 50(50 layers)为二分类模型的基础架构训练二分类模型,结合梯度类激活图(Grad-CAM)技术生成激活热图.使用测试集的图像检验NCHCT二分类模型的效能.结果 在测试集中(“有发现”者361幅图像,“无发现”者573幅图像),NCHCT二分类模型鉴别“有发现”与“无发现”的精确度分别为0.838和0.973,召回率分别为0.961和0.883,F1-分数分别为0.896和0.926,平均AUC为0.99.结论 以ResNet为基础架构的模型在不需要对病灶进行分割的前提下,可对头CT平扫图像逐层预测二分类.
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