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目的:采用主客观评价系统分别评价深度学习方法在动静脉期CT上的分割效果,并探索影响动静脉期胰腺分割差异的因素及影响静脉期胰腺分割的相关因素。方法:回顾性收集2019年1至11月北京协和manbet官网登录 放射科218例胰腺CT扫描数据,每例均包含动脉期和静脉期图像,并按照训练集+验证集与测试集为7∶3的比例将数据随机划分为训练集(139例)、验证集(20例)及测试集(59例),使用训练集训练二阶段全局局部渐进融合网络,在验证集上寻找最优分割效果的模型参数,对测试集进行预测并对结果进行主观及客观评价。主观评价基于胰腺与周围器官的临界区域,采用李克特5分量表;客观评价采用Dice相似系数(DSC)。采用配对 t检验或Wilcoxon配对秩检验比较动静脉期主客观评分的差异。 结果:在十二指肠、十二指肠空肠曲、左肾上腺、门脉、肠系膜上静脉、脾动脉及脾静脉处胰腺临界区域动脉期主观评分[ M( Q1, Q3)]分别为4(4, 5)、5(4, 5)、5(4, 5)、4(4, 5)、5(4, 5)、5(5, 5)及4(3, 5)分,静脉期主观评分[ M( Q1, Q3)]分别为4(4, 4)、5(4, 5)、5(4, 5)、5(4, 5)、5(5, 5)、4(3, 4)、5(5, 5)分,以上临界区域的胰腺

作者:王希恒;薛华丹;曲太平;李秀丽;成思航;李娟;朱亮;吴巧玲;金征宇

来源:中华医学杂志 2021 年 101卷 7期

知识库介绍

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作者:
王希恒;薛华丹;曲太平;李秀丽;成思航;李娟;朱亮;吴巧玲;金征宇
来源:
中华医学杂志 2021 年 101卷 7期
标签:
胰腺 深度学习 自动分割 体层摄影术,X线计算机 Pancreas Deep learning Automated segmentation Tomography, X-ray computed
目的:采用主客观评价系统分别评价深度学习方法在动静脉期CT上的分割效果,并探索影响动静脉期胰腺分割差异的因素及影响静脉期胰腺分割的相关因素。方法:回顾性收集2019年1至11月北京协和manbet官网登录 放射科218例胰腺CT扫描数据,每例均包含动脉期和静脉期图像,并按照训练集+验证集与测试集为7∶3的比例将数据随机划分为训练集(139例)、验证集(20例)及测试集(59例),使用训练集训练二阶段全局局部渐进融合网络,在验证集上寻找最优分割效果的模型参数,对测试集进行预测并对结果进行主观及客观评价。主观评价基于胰腺与周围器官的临界区域,采用李克特5分量表;客观评价采用Dice相似系数(DSC)。采用配对 t检验或Wilcoxon配对秩检验比较动静脉期主客观评分的差异。 结果:在十二指肠、十二指肠空肠曲、左肾上腺、门脉、肠系膜上静脉、脾动脉及脾静脉处胰腺临界区域动脉期主观评分[ M( Q1, Q3)]分别为4(4, 5)、5(4, 5)、5(4, 5)、4(4, 5)、5(4, 5)、5(5, 5)及4(3, 5)分,静脉期主观评分[ M( Q1, Q3)]分别为4(4, 4)、5(4, 5)、5(4, 5)、5(4, 5)、5(5, 5)、4(3, 4)、5(5, 5)分,以上临界区域的胰腺