人在回路深度学习垂体分割模型的建立

目的:采用深度学习方法,通过人在回路的方式进行迭代式标注-训练,建立垂体分割模型,实现垂体体积人工智能(AI)测量。方法:将1285例颅脑3D T₁WI图像按5～15岁、16～25岁、26～50岁、51～70岁年龄段分组,每个年龄组随机选择80例,分成4批次进行试验。初始每组选择3例图像进行人工预标注神经垂体和腺垂体,输入计算机进行学习,获取初始模型。应用模型对一批数据进行分割,获得分割后的神经垂体、腺垂体与垂体总体积数据,将分割结果进行人工校准,获得校准后相对应的体积数据作为金标准。用前一组校准后的分割图像进行计算机迭代式学习优化模型,再用优化后模型对新一组图像分割与校准,重复上述过程,最终将校准前后差异没有统计学意义的数据认定深度学习建模成功。数据采用配对t检验、Dice和Spearman相关性分析进行统计。结果:从第2批次开始,除5～15岁年龄段外,其它年龄段神经垂体体积在校准前后的差异没有统计学意义,腺垂体与垂体总体积的差异有统计学意义(P<0.05)。第4批次,各年龄段神经垂体、腺垂体与垂体总体积在校准前后的差异均无统计学意义(P=0.137～0....