【摘 要】
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目的:肾透明细胞癌作为最主要、最常见的肾细胞癌病理类型,其恶性程度高,易发生转移,预后较差,因此术前准确诊断和鉴别肾透明细胞癌与非肾透明细胞癌对治疗方案和预后有着重要的临床意义。方法:1.下载了Ki TS 19数据库,该数据库包括了300例肾肿瘤的CT增强皮质期的图像数据,其中有标签的210例,无标签的90例。首先,基于肾肿瘤CT影像信息的深度学习方法,利用U-Net和Attention U-Ne
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目的:肾透明细胞癌作为最主要、最常见的肾细胞癌病理类型,其恶性程度高,易发生转移,预后较差,因此术前准确诊断和鉴别肾透明细胞癌与非肾透明细胞癌对治疗方案和预后有着重要的临床意义。方法:1.下载了Ki TS 19数据库,该数据库包括了300例肾肿瘤的CT增强皮质期的图像数据,其中有标签的210例,无标签的90例。首先,基于肾肿瘤CT影像信息的深度学习方法,利用U-Net和Attention U-Net网络架构算法去构建基于CT图像和深度学习的肾肿瘤语义分割模型。其次,选取Ki TS19数据集中的肾透明细胞癌209例,非肾透明细胞癌53例（肾乳头状细胞癌31例,肾嫌色细胞癌22例）,在Attention U-Net网络分割架构的基础上,加入3D CNN网络架构算法,构建肾透明细胞癌和非肾透明细胞癌的分类预测模型。2.收集306例肾细胞癌患者的血液学特征、尿液指标和CT影像,做基于液体活检指标机器学习的肾透明细胞癌与非肾透明细胞癌分类的预测研究,并分析这些液体活检关键指标与CT影像的相关性,构建准确区分肾透明细胞癌和非肾透明细胞癌的liq＿ccRCC预测模型。结果:1.Attention U-Net网络模型和patchwise-crop训练方法对图像的分割精度更好,预测值与真实值更为接近。基于CT影像区分肾透明细胞癌和非肾透明细胞癌的分类预测模型ROC曲线下面积AUC值为0.8095,敏感性为0.7143,特异性为0.6875,准确率为0.7089。为了检测其泛化能力,从兰州大学第二医院收集了271肾细胞癌患者的增强CT图像数据,其中肾透明细胞癌229例,非肾透明细胞癌42例（肾乳头状细胞癌17例,肾嫌色细胞癌25例）,对该分类预测模型进行了测试,AUC值为0.7658,准确率为0.7232,敏感性为0.7424,特异性为0.6190。2.liq＿ccRCC预测模型AUC值为0.9728,准确率为0.9372,敏感性为0.9456,特异性为0.9097。为了检测其泛化能力,从兰州大学第一医院收集了79例肾细胞癌患者的液体活检指标对该方法进行了可靠性检测,测试结果AUC值为0.8507,准确率为0.8222,敏感性为0.8229,特异性为0.8000。结论:1.基于肾肿瘤CT影像信息的深度学习方法,实现了对肾及肾肿瘤的自动分割和对肾透明细胞癌和非肾透明细胞癌的自动分类,为肾肿瘤影像的智能辅助诊断提供了新的技术和方法。2.基于液体活检的机器学习模型（liq＿ccRCC）可以预测肾透明细胞癌与非肾透明细胞癌的分类,这种无创的分类方法具有潜在的临床价值。
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