【摘 要】
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高分辨率食管测压技术(High-Resolution Manometry,HRM)被广泛应用于食管运动诊断,而芝加哥分类的方法难度大、耗时长、效率低,且随着HRM图像数据量的爆炸式增长,误诊率也随之增加。为了提高临床诊断的准确率与效率,本文将搭建一个更加高效的计算机辅助诊断系统帮助医生对HRM图像进行自动判别分析,提出了改进的深度学习模型(Improved-VGG)来完成对HRM图像食管收缩活力的
【基金项目】
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湖南省自然科学基金资助项目(2022JJ30673);
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高分辨率食管测压技术(High-Resolution Manometry,HRM)被广泛应用于食管运动诊断,而芝加哥分类的方法难度大、耗时长、效率低,且随着HRM图像数据量的爆炸式增长,误诊率也随之增加。为了提高临床诊断的准确率与效率,本文将搭建一个更加高效的计算机辅助诊断系统帮助医生对HRM图像进行自动判别分析,提出了改进的深度学习模型(Improved-VGG)来完成对HRM图像食管收缩活力的正常收缩、全段增压、弱收缩、无效收缩分类的任务,该模型中增加了Batch Normalization层和Dropout层,显著提升了HRM图像分类的训练速度,并修改了卷积核大小,用更大的卷积核提取特征。实验使用了2 520幅专家标记的HRM图像,用于训练、验证和测试的图像分别占比为70%,10%和20%。实验结果表明,在测试集上,食管收缩活力分类器的分类准确率和精度分别为97.20%和93.97%,特异度和召回率分别为98.05%和93.97%。本文的正常收缩、全段增压、弱收缩、无效收缩分类(NFWIC)模型能较好地适应HRM图像数据的特性,其临床实践应用将提高医生的诊断效率。
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