【摘 要】
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研究背景及目的:主动脉夹层是一种具有很高死亡率的血管疾病,其形成原因是血管内膜撕裂,血液经过血管内膜上的破口流入构成主动脉夹层。血管腔内由于膜片的出现进而被划分为真通道和假通道。主动脉夹层的及时准确检测是提高患者的生存率和防止致命性危害的关键。通过注射对比剂进行增强CT(Contrast Enhanced Computed Tomography,CE-CT)检查是诊断主动脉夹层的金标准,然而CE-
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研究背景及目的:主动脉夹层是一种具有很高死亡率的血管疾病,其形成原因是血管内膜撕裂,血液经过血管内膜上的破口流入构成主动脉夹层。血管腔内由于膜片的出现进而被划分为真通道和假通道。主动脉夹层的及时准确检测是提高患者的生存率和防止致命性危害的关键。通过注射对比剂进行增强CT(Contrast Enhanced Computed Tomography,CE-CT)检查是诊断主动脉夹层的金标准,然而CE-CT检查价格昂贵,且对比剂对部分病人存在过敏反应和造成肾衰竭的风险。因此,临床上通常使用非增强CT(Non-contrast Enhanced Computed Tomography,NCE-CT)进行病人的初始诊断,怀疑有主动脉夹层的患者才进行CE-CT确诊检查。但是,由于主动脉夹层患者的症状是非特异性的,对医生诊断经验及要求非常高,仅基于NCE-CT检查容易漏诊主动脉夹层患者并最终导致致命性事件的发生。针对这一问题,本研究从临床实际问题出发,旨在构建深度学习网络以基于NCE-CT图像提高主动脉夹层检查率,力图避免漏诊事件的发生。研究方法:本研究在两家不同的医学图像中心招募了78名主动脉夹层患者和129名患有其他疾病的非主动脉夹层志愿者,每位受试者均进行NCE-CT检查和CECT检查。三名具有初级、中级和高级的经验的放射科医生在CE-CT图像上对真腔和假腔进行标注。首先,尝试利用U型卷积神经网络和生成对抗网络在NCECT图像上分割真腔和假腔。其次,尝试利用生成对抗网络在NCE-CT图像的感兴趣区域(Region of interest,ROI)上合成CE-CT图像。基于上述尝试结果,提出利用多任务生成模块在NCE-CT图像的ROI上,同时合成增强CT图像、分割真腔和假腔和检测主动脉夹层。本研究使用戴斯相似性系数评估主动脉血管腔的分割;使用戴斯相似性系数、杰卡德相似性指数、假阴性率和假阳性率评估真腔和假腔的分割;使用峰值信噪比、结构相似性指数、平均绝对误差和均方根误差评估CE-CT图像的合成;使用正确率、灵敏度、特异度、精确率、F1-score和ROC曲线下与坐标轴所围面积(Area Under Curve,AUC)评估主动脉夹层的检测。研究结果:本研究提出的基于多任务生成模块的主动脉夹层检测模型在NCE-CT图像上分割主动脉血管腔的戴斯相似性系数为0.804。和单独使用生成对抗网络比较,实现了更佳的CE-CT图像合成性能:峰值信噪比为30.999,结构相似性指数为0.982,平均绝对误差为2.565和均方根误差为23.192。与现有比较流行的五个分类模型(Res Net-50,Wide Renet-50,Densenet-121,SENet-50,XceptionNet)及三名分别具有初级、中级和高级的经验的放射科医生比较,最终实现了优越的主动脉夹层检测性能:正确率0.844,灵敏度为0.938,特异度为0.750,F1-score为0.857和AUC为0.824。研究结论:本研究提出的基于多任务生成模块的主动脉夹层检测模型,不仅分类主动脉夹层和无主动脉夹层,而且利用血管腔内的血液与内膜片之间X射线性衰减系数的细微差别,将NCE-CT图像转换为CE-CT图像。本研究的结果证实了由CE-CT图像的合成任务能提高主动脉夹层检测性能。此外,该模型将主动脉分割为真腔和假腔,在合成的CE-CT图像上放大了血液和内膜片的对比度,从而间接地提高主动脉夹层的检测性能。临床实践中,提出的模型有很大的潜力来减轻使用NCE-CT图像检测主动脉夹层导致的漏诊。
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