U-Net模型在CT图像实现肾实质和肾窦分割及体积和径线测量

作者：孙兆男; 崔应谱; 林志勇; 刘想; 刘伟鹏; 王祥鹏; 张靖远; 张晓东; 王霄英^*

来源：放射学实践, 2020, 35(10): 1303-1309.

DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2020.10.018

• 肾脏
• 深度学习
• 定量测量
• 研究报告
• 体层摄影术,X线计算机

目的:利用U-Net模型实现CT图像肾脏分割,测量肾实质和肾窦体积和径线。方法:搜集本院PACS中365例腹部CT增强检查中双肾正常者动脉期薄层图像。其中93例用于训练U-Net分割模型,272例用于模型效能评价。由两位影像专家检查模型返回分割结果,评价结果是否可用于体积和径线测量。以去除最小连通域方法处理图像保留像素数计算双侧肾实质和肾窦的体积。以最小体积包围盒算法测量双侧肾实质、肾窦径线。测量结果自动填写到结构化报告完成肾脏大小定量评估。建模时人工标注93例和预测时模型分割效果好272例共同用于体积和径线测量。计算肾实质、肾窦体积及三维径线95%参考值范围,采用相关性分析探讨相关因素,应用多元线性回归分析探讨其影响因素。结果:专家评价U-Net模型可很好地完成双侧肾实质和肾窦分割。测试集中分割右肾实质DICE值0.97±0.01,分割左肾实质DICE值0.97±0.01,分割右肾窦DICE值0.84±0.06,分割左肾窦DICE值0.88±0.04。多元线性回归分析显示肾实质体积=0.654×身高-0.597×年龄+0.653×体重-6.321×侧别-8.824×性别,回归方程R2为0.304;肾窦体积=0.213×体重+0.168×年龄-4.162×侧别-2.052×性别+0.122×身高,回归方程R2为0.389。模型测量结果可自动填写入结构化报告中。结论:基于U-Net可有效分割CT图像肾实质和肾窦并测量径线及体积,自动完成影像报告中双肾大小定量评估;肾实质体积和肾窦体积均与性别、年龄、身高、体重、侧别有一定关联。

• 单位
  北京大学第一医院