深度卷积神经网络对≤3 cm的亚实性肺腺癌CT图像病理学分型预测的可视化研究

作者：蒋蓓蓓; 张亚平; 张琳; 刘桂雪; 解学乾^*

来源：上海交通大学学报 (医学版), 2019, 39(09): 1046-1045.

DOI：10.3969/j.issn.1674-8115.2019.09.017

• 卷积神经网络
• CT
• 肺腺癌

目的·研究卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)根据CT图像对≤3cm的亚实性肺腺癌病理分类的可行性,并通过CNN激活区可视化分析预测分类的医学影像基础。方法·随机纳入200个经免疫组化染色证实为肺腺癌的亚实性肺结节,标注为浸润前病变(含非典型腺瘤样增生和原位腺癌)、微浸润腺癌和浸润性腺癌。160个(80%)用于训练CNN模型,40个(20%)用于模型验证和激活区可视化分析。激活区的影像特征定义为14种CT征象。结果·CNN对肺腺癌病理分类的准确性为87.5%。可视化分析发现CNN激活区主要关注浸润前病变的非实性成分(43.0%)和光滑边缘(20.2%),关注微浸润腺癌的毛刺边缘(18.3%),关注浸润性腺癌的实性成分(18.9%)和毛刺边缘(14.1%)。结论·CNN能根据CT图像对肺腺癌病理分型进行分类预测,CNN激活区的可视化能提示诊断的医学影像基础。

• 单位
  上海交通大学