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本研究旨在创建并验证一个基于肝脏增强CT对肝纤维化分期的深度学习系统(DLS)。训练数据集纳入7461例经病理诊断的肝纤维化患者的门静脉期CT影像。基于这一数据集,研究者创建了基于肝脏增强CT对肝纤维化分期的DLS。纳入891例患者的独立测试数据集评估了DLS的诊断准确性。应用logistic回归分析评估患者特征和CT技术对该DLS准确性的影响。在一个纳入421例患者的亚数据集中,研究者通过受试者工作特征曲线下面积和Obuchowski指数比较该DLS与影像学家判读和AST与PLT比值指数(APRI)诊断