换一批基于光衰减的多模态OCT成像用于甲状腺癌识别
Optical Attenuation-Based Multi-modal OCT Imaging for Thyroid Cancer Recognition
摘要深入分析光学相干断层扫描(OCT)图像中的光衰减和形态学特征,可以提高甲状腺乳头状癌组织(PTC)的诊断准确率.本研究开发了 PDC-DRE衰减系数提取模型,解决了传统模型的系统性高估误差,测得PTC组织的光学衰减系数(O AC=(3.08±0.64)mm-1)显著低于正常甲状腺组织(O AC=(4.47±0.85)mm-1).通过融合光衰减特征与OCT形态学图像构建多模态图像数据集,并基于自主研发的ThyOCTNet卷积神经网络模型区分正常与PTC组织.结果表明,ThyOCTNet对多模态图像的敏感性(98.5％)、特异性(98.8％)和准确率(98.6％)方面比单模态图像都有所提高.OCT技术与多模态融合结合可显著提升PTC组织诊断准确率,为无创病理诊断技术的临床转化提供了新的技术路径.
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关键词
光学相干断层成像甲状腺癌光衰减系数卷积神经网络多模态识别Optical coherence tomographyThyroid cancerOptical attenuation coefficientConvolutional neural networkMulti-modal identification
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DOI
10.13883/j.issn1004-5929.202502012
发布时间
2025-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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