【摘 要】
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研究背景及目的随着社会的发展进步,颅脑损伤特别是重型颅脑损伤发生率不断升高。颅底骨折由于颅底解剖结构复杂、骨质曲度以及CT扫描层厚的差别导致低年资放射科医师在独立时,容易引起漏诊、误诊,并引起临床诊断延误和医疗纠纷。近年来大量的研究表明,深度学习在图像分割、分类和特征识别等领域具有明显的优势,在医学辅助诊断中扮演重要的角色。而卷积神经网络在图像处理工作中,相较于人工智能的其他算法具有出色的鲁棒性和
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研究背景及目的随着社会的发展进步,颅脑损伤特别是重型颅脑损伤发生率不断升高。颅底骨折由于颅底解剖结构复杂、骨质曲度以及CT扫描层厚的差别导致低年资放射科医师在独立时,容易引起漏诊、误诊,并引起临床诊断延误和医疗纠纷。近年来大量的研究表明,深度学习在图像分割、分类和特征识别等领域具有明显的优势,在医学辅助诊断中扮演重要的角色。而卷积神经网络在图像处理工作中,相较于人工智能的其他算法具有出色的鲁棒性和较高的准确率。本文通过Tiny Net-CNN模型在颅底骨折CT图像上的研究,探讨卷积神经网络在颅底骨折CT诊断的应用价值。材料与方法回顾性搜集2010～2019年深圳市多家医院放射科PACS系统中颅脑外伤导致颅底骨折患者病例,总计3107例颅底骨折患者以及2467例正常患者的颅骨CT图像数据,经纳排标准及CNN模型训练,最终纳入2488例颅底骨折及1628例正常患者的颅底CT图像数据纳入研究。对CT图像进行人工骨折标注后,随机分配训练集和测试集。通过CNN构建颅骨区域分割算法模型和颅骨骨折检测算法模型,随后在测试中以颅底骨折区域识别和头颅骨折、颅底骨折对模型进行验证,验证指标为精准率（precision）、召回率（recall）、F1值、平均诊断耗时;并与人工组（低年资放射科医师）测试数据进行诊断效能对比分析。结果通过CNN运算获得的稳定模型后进行测试对比,结果显示全颅底区域骨折、前、中、后颅底骨折精准率平均＜0.5,低于人工组（平均＞0.63）;召回率＞0.89,均优于人工组（均＜0.8）;平均诊断时间为（3.12±2.67）s,明显少于人工组诊断时间（89.4±14.5s）。颅底骨折区域测试中,精准率率:前颅底＞中颅底＞后颅底,召回率:中颅底＞后颅底＞前颅底。结论基于CNN颅底骨折算法模型对于颅脑外伤患者CT诊断颅底骨折在召回率、诊断耗时均优于人工测试结果,在辅助临床诊断、降低漏诊及诊断耗时方面具有一定的价值。
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