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基于U-Net实现前列腺MR图像上腺体的自动分割和径线测量:临床植入验证研究

Automatic segmentation and measurement on prostate MRI using U-Net technique:a retrospective validation study in clinical workflow

摘要:

目的:评估基于U形全卷积神经网络(U-Net)对MR图像上前列腺的自动分割和径线测量的准确性,探索其植入临床工作流程的可行性.方法:回顾性分析2018年10月7日-2019年4月28日连续前列腺MR检查病例的临床和MRI资料,排除前列腺癌治疗后、因前列腺增生行经尿道前列腺切除术后和数据导出失败者,最终纳入129例的MRI数据进行分析.使用前列腺U-Net分割模型在T2WI上自动分割前列腺轮廓后,以最小体积包围盒的算法规则,测量前列腺的左右、前后和上下径.将实际临床工作中使用的前列腺MR结构式报告内医师测量的前列腺径线数据作为金标准,用配对样本t检验和Bland-Altman散点图比较分析软件自动测量和医师手工测量的前列腺径线结果.结果:U-Net分割和径线测量结果可自动地填写到结构式报告中.运用Bland-Altman散点图分析显示两种测量方法得到的前列腺各径线的一致性高,仅4.65%的数据位于95%置信区间之外.对于前列腺左右径,软件自动测量和医师手工测量结果之间的差异无统计学意义(t =-0.637,P>0.05),而于前列腺前后径和上下径,两种测量结果之间的差异均有统计学意义(t=12.248,P<0.05;t=-2.172,P<0.05).结论:基于U-Net的前列腺分割和径线自动测量模型植入临床工作流程是可行的,其测量结果的准确性符合临床需求.

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作者: 韩超 [1] 朱丽娜 [1] 刘想 [1] 刘伟鹏 [2] 张晓东 [1] 王霄英 [1]
作者单位: 北京大学第一医院医学影像科, 北京,100034 [1] 北京赛迈特锐医疗科技有限公司, 北京,100011 [2]
期刊: 《放射学实践》2020年35卷4期 519-524页 ISTICPKUCSCD
分类号: R445.2R737.25
栏目名称: 腹部影像学
DOI: 10.13609/j.cnki.1000-0313.2020.04.023
发布时间: 2020-06-30
基金项目:
北京市医药协同科技创新研究基金资助项目
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