【摘 要】
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侵袭性肺曲霉病（Invasive Pulmonary Aspergillosis,IPA）常表现为重症感染,发病率和病死率在过去二十年中不断升高。大部分IPA的临床表现不典型,确诊依赖于病理学检查。由于活检困难且有创,风险较大,因此,临床主要依靠对IPA的危险因素和肺部影像学表现进行综合分析,实施分级诊断和治疗,虽然这种分级策略适用于临床实践,但它高度依赖于主治医师或放射科医师的临床经验,因此误诊
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侵袭性肺曲霉病（Invasive Pulmonary Aspergillosis,IPA）常表现为重症感染,发病率和病死率在过去二十年中不断升高。大部分IPA的临床表现不典型,确诊依赖于病理学检查。由于活检困难且有创,风险较大,因此,临床主要依靠对IPA的危险因素和肺部影像学表现进行综合分析,实施分级诊断和治疗,虽然这种分级策略适用于临床实践,但它高度依赖于主治医师或放射科医师的临床经验,因此误诊率和漏诊率较高。国内外针对IPA的诊断方法进行了大量的改进,推出了一些新方法,但诊断的可靠性和准确性仍有待于证实。本研究构建了一种端到端的深度学习模型（IPA-NET）,使用患者的肺部计算机断层扫描（Computedtomography,CT）影像和临床危险因素实现IPA的早期诊断。首先,使用30万张来自国家生物信息中心的肺部CT影像对模型进行迁移学习。其次,我们回顾性的收集了南方医科大学南方医院和珠江医院共74例IPA患者和74例普通肺炎患者的肺部CT影像和临床信息,并进行预处理。最后,使用预处理的数据训练与验证深度学习模型诊断IPA的性能。结果显示IPA-NET具有良好的诊断性能,其中准确率为97.4%,敏感性和特异性为0.96和0.98,查准率和F1分数为0.98和0.97,AUC为0.99（95%CI,0.98至0.99）,与过去研究中使用IPA患者的临床特征构建的统计学模型相比,诊断性能有显着改善。本研究基于IPA患者的CT影像和临床危险因素构建的深度学习模型为IPA早期诊断提供了一种非侵入性且易于使用的方法。
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