【摘 要】
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目的 观察基于腰椎螺旋CT图像以卷积神经网络技术全自动识别及重建椎间盘的可行性.方法 回顾性分析400例腰痛患者的腰椎CT资料,以其中320例为训练集、40例为验证集、40例为测试集.以人工智能(AI)系统进行学习训练和测试.以深度学习(DL)卷积神经网络3D V-Net技术分割腰椎轴位CT图像中的椎体与椎间盘,并轴位重建椎间盘;以Dice系数评估分割精度.由2名放射科医师分别对AI重建图像及人工重建图像进行图像质量评分并进行对比.结果 AI分割骶椎椎体、L5椎体、L1～L4椎体及椎间盘的Dice系数分别
【机 构】
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南华大学衡阳医学院研究生院,湖南衡阳421001;同济大学附属第十人民医院超声科,上海200072;上海市平安好医健康检测中心放射科,上海200030;同济大学附属第十人民医院放射科,上海200072
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目的 观察基于腰椎螺旋CT图像以卷积神经网络技术全自动识别及重建椎间盘的可行性.方法 回顾性分析400例腰痛患者的腰椎CT资料,以其中320例为训练集、40例为验证集、40例为测试集.以人工智能(AI)系统进行学习训练和测试.以深度学习(DL)卷积神经网络3D V-Net技术分割腰椎轴位CT图像中的椎体与椎间盘,并轴位重建椎间盘;以Dice系数评估分割精度.由2名放射科医师分别对AI重建图像及人工重建图像进行图像质量评分并进行对比.结果 AI分割骶椎椎体、L5椎体、L1～L4椎体及椎间盘的Dice系数分别为0.953、0.940、0.940及0.926,平均为0.940.针对测试集40例,采用腰椎螺旋CT数据经卷积神经网络技术完成197个椎间盘重建.2名放射科医师对197幅AI重建图像及人工重建图像的中位评分均为4分,差异无统计学意义(P均＞0.05);评分一致性加权Kappa值为0.862[95％CI(0.778,0.946),P＜0.001].结论 基于腰椎螺旋CT图像卷积神经网络全自动识别及重建椎间盘的可行性令人满意.
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