卷积神经网络在辅助肝细粒棘球蚴病超声分型诊断的应用

作     者：任艳 宋涛 尚丰 吴淼 王正业 王晓荣 REN Yan;SONG Tao;SHANG Feng;WU Miao;WANG Zhengye;WANG Xiaorong*

作者机构：新疆医科大学第一附属医院腹部超声诊断科省部共建中亚高发病成因与防治国家重点实验室新疆乌鲁木齐830000 新疆医科大学医学工程技术学院新疆乌鲁木齐830000 新疆生产建设兵团疾病预防控制中心新疆乌鲁木齐830000 

出 版 物：《中国寄生虫学与寄生虫病杂志》 (Chinese Journal of Parasitology and Parasitic Diseases)

年 卷 期：2024年第42卷第4期

页      面：454-460,474页

核心收录：

学科分类：1002[医学-临床医学] 100201[医学-内科学(含：心血管病、血液病、呼吸系病、消化系病、内分泌与代谢病、肾病、风湿病、传染病)] 10[医学] 

基　　金：省部共建中亚高发病成因与防治国家重点实验室开放课题(SKL‑HIDCA‑2020‑YG2) 

主　　题：肝细粒棘球蚴病 超声 卷积神经网络 肝脏局灶性病变 

摘      要：目的探讨卷积神经网络(VGG19)模型在辅助肝细粒棘球蚴病(HCE)超声分型诊断的应用价值。方法回顾性收集2012年1月至2022年12月在新疆医科大学第一附属医院就诊的肝细粒棘球蚴病(HCE,含CE1~CE5分型)患者及非棘球蚴病性肝局灶性病变(NHFLL)患者的超声图像,使用VGG19模型对超声图像进行6个类型肝局灶性占位病变(CE1~CE5、NHFLL)的诊断判定,比较各类型的判定百分比。当VGG19误判HCE与NHFLL时,比较患者的一般人口学信息和相关临床资料。将超声图片按照各分型占比基本一致的原则随机均分为两组,2名低年资超声医师和2名高年资超声医师各随机选择1组进行人工分类汇总,对比低、高年资超声医师与模型诊断正确率。采用混淆矩阵、精确率、召回率、特异度和F1分数评估VGG19的诊断性能。用构成比对计数资料进行描述性分析,使用卡方检验、Fisher确切概率法、配对卡方检验进行差异比较分析。结果871例HCE中包括203例CE1、227例CE2、110例CE3、159例CE4、172例CE5;600例NHFLL中包括300例肝囊肿、150例肝钙化灶、150例肝实性占位病变(100例肝血管瘤、25例肝癌、25例肝脓肿)。VGG19模型整体精准率为82.0%,召回率为87.9%,F1分数为84.3%。VGG19模型整体正确率为86.2%(1268/1471),各类型正确率由高到低依次为CE5(95.3%,164/172)、CE4(91.2%,145/159)、CE3(89.1%,98/110)、CE1(84.7%,172/203)、CE2(84.6%,192/227)、NHFLL(82.8%,497/600)。共有203例误诊,误诊率为13.8%(203/1471),其中100例为HCE分型间的误诊,包括31例CE1、35例CE2、12例CE3、15例CE4、8例CE5;103例为NHFLL被误诊为HCE,包括68例肝囊肿、17例肝钙化灶、17例肝血管瘤、1例肝脓肿,无肝癌病例被误诊。VGG19误诊的HCE患者和NHFLL患者的年龄、住址类别、有无犬类接触史、文化程度、省份差异有统计学意义(χ^(2)=55.116、24.197、35.834、14.069、11.918,均P0.05)。VGG19模型诊断整体正确率(86.2%,1268/1471)高于低年资医师(81.2%,1195/1471)(P0.05),低于高年资医师(92.3%,1358/1471)(P0.05)。结论VGG19模型能够较好地识别HCE的5种分型及NHFLL,其诊断正确率低于高年资超声医师,但高于低年资超声医师,有望推广到基层医院,联合临床信息后可辅助修正超声诊断。