【摘 要】
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第一部分 产科超声图像智能质量控制模型的研发目的:对产科超声图像进行标注,建立智能质量控制模型。材料与方法:收集2020年1月-12月至南方医科大学附属深圳市妇幼保健院行中晚孕常规超声检查病例中19个质控切面共57000张图像（3000张/切面）,按8:1:1的比例划分为训练集、验证集及测试集,由4名产科超声医师对训练集和验证集图像进行标注,并由2名超声专家进行复核。搭建智能质量控制模型,并以测试
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目,基于深度学习三维计算超声的早孕期胎儿发育精准评估新方法研究,编号81771598；
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第一部分 产科超声图像智能质量控制模型的研发目的:对产科超声图像进行标注,建立智能质量控制模型。材料与方法:收集2020年1月-12月至南方医科大学附属深圳市妇幼保健院行中晚孕常规超声检查病例中19个质控切面共57000张图像（3000张/切面）,按8:1:1的比例划分为训练集、验证集及测试集,由4名产科超声医师对训练集和验证集图像进行标注,并由2名超声专家进行复核。搭建智能质量控制模型,并以测试集图像对模型判断的准确性进行验证。结果:模型智能分类与标准程度评价的总体准确率分别为99.7%（5573/5700）及92.1%（5134/5573）,与人工评价无统计学差异（P＞0.05）,一致性强度分别为强、较强-强。结论:智能质控模型能准确进行切面分类和标准程度评价,可用于产科超声图像质量控制。第二部分 产科超声图像智能质量控制系统的临床应用目的:探讨产科超声图像智能质量控制系统的临床应用价值。材料与方法:搭建基于互联网的产科超声智能质量控制系统,收集2021年1月-3月深圳市64家医院中晚孕常规超声检查病例中19个质控切面共93503张图像。每个切面随机抽取20%的图像（共18699张）,以每100张为一组,共187组。分别由2名超声专家独立进行人工质量评估,记录结果及耗时。同时,以组为单位重新上传图像至系统,记录从点击上传至质控进度为100%的时间。对智能评价与两位专家人工评价的结果及耗时进行组间两两比较。对于切面分类,计算组间结果的符合率,应用麦克尼马尔检验分析组间结果的差异性,应用Cohen’s Kappa分析组间结果的一致性;对于标准程度评价,计算智能评价的符合率,应用麦克尼马尔鲍克检验分析组间结果的差异性,应用Weighted Kappa分析组间结果的一致性;对于耗时评估,应用Shapiro-Wilk对组间耗时差值进行正态性检验,若符合正态分布,应用配对样本t检验;若不符合正态分布,应用wilcoxon符号秩检验。以P＜0.05为差异有统计学意义。结果:与两位专家人工质控结果比较,各切面智能分类的符合率高（99.3%-99.9%）,智能评价与人工评价无统计学差异（P＞0.05）,一致性强（Cohen’s Kappa＞0.9）;各切面智能标准程度评价符合率较高（79.8%-98.6%）,智能评价与人工评价无统计学差异（P＞0.05）,一致性中等至强（Weighted Kappa0.45-0.93）;智能质控比人工质控耗时明显缩短（32.77±4.943s vs 699.82±27.694s vs 714.97±26.219s,P＜0.05）。结论:产科超声图像智能质量控制系统准确、高效,有重要的临床应用价值。
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