深度学习模型对纯磨玻璃结节肺腺癌病理亚型的预测分析

来源 :中国医学科学院学报 | 被引量 : 0次 | 上传用户：tpxlw

【摘要】

：

目的利用深度学习对CT上表现为纯磨玻璃密度结节(pGGN)的肺腺癌进行分型,并与手术病理结果对比,探讨其对病理亚型的预测价值。方法收集219例(共240个病灶)经病理证实且胸部CT

【作者】

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陶雪敏方瑞吴重重张弛张荣国于朋鑫赵绍宏

【机构】

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解放军医学院,中国人民解放军总医院第一医学中心放射诊断科,北京推想科技有限公司先进研究院

【出处】

：

中国医学科学院学报

【发表日期】

：

2020年4期

【关键词】

：

人工智能深度学习卷积神经网络 CT 肺腺癌 artificial intelligencedeep learningconvolutional neural

【基金项目】

：

解放军总医院医疗大数据研发项目(2017MBD-026),国家重点研发计划(2017YFC1308703),军队保健专项计划(17BJZ33)

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目的利用深度学习对CT上表现为纯磨玻璃密度结节(pGGN)的肺腺癌进行分型,并与手术病理结果对比,探讨其对病理亚型的预测价值。方法收集219例(共240个病灶)经病理证实且胸部CT上表现为pGGN的肺腺癌患者的CT影像与病理资料,根据病理分型,将其分为非浸润性腺癌组[包括浸润前病变(不典型腺瘤样增生和原位腺癌)以及微浸润腺癌]和浸润性腺癌组。首先对pGGN进行勾画与标记,然后将标记好的数据随机分为学习训练组(80%)及验证测试组(20%),其中验证测试组中的结果需与两位胸部影像专家的诊断结果进行对比。结果

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