换一批卵巢癌转移灶的智能识别与结构化报告填充:一项多中心研究
Intelligent identification of ovarian cancer metastases and a structured population report:a multicenter study
摘要目的 探索人工智能技术在卵巢癌转移灶精准定位和评估中的应用模式.方法 共纳入3个中心273例卵巢癌转移患者腹盆腔增强计算机体层成像(CT)图像,经诊断医师标注,共获得174个膈下转移灶及516个肝周转移灶,随机划分为训练集(n=561)和测试集(n=129),构建基于深度卷积网络的膈下/肝周位置二分类模型,计算其准确率、灵敏度、特异度、精确度、F1值及曲线下面积(AUC).基于增强CT四期图像及手术病理资料,填充结构化报告并评估其性能.结果 膈下/肝周位置区分模型的AUC为0.78,准确率0.721,灵敏度0.417,特异度0.839,精确度0.500,F1值0.455.结构化报告填充中,对肝周转移灶位置的分类模型表现最佳,AUC为0.83,准确率0.753,灵敏度0.804,特异度0.702,精确度0.725,F1值0.763;其他特征模型的识别能力有待提升.结论 本研究探索并构建了"影像自动分析-关键特征提取-报告结构化填充"的临床辅助工作模式,为优化诊断流程、提升报告标准化水平提供了实践框架.
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关键词
卵巢癌腹膜转移计算机体层成像人工智能结构化报告ovarian cancerperitoneal metastasiscomputed tomographyartificial intelligencestructured re-porting
分类号
R445.3（诊断学）
栏目名称
DOI
10.13885/j.issn.2097-681X.M20252151
发布时间
2026-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
中国医学科学院医学与健康科技创新工程项目（2024-I2M-C&T-B-032）
中央高水平医院临床科研业务费（2025-PUMCH-A-023）
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