利用深度学习实现CT图像上腰骶椎各结构分割及椎间盘自动定位的可行性研究

目的:探索使用3D U-Net深度学习模型在CT图像上进行腰椎各结构的自动分割及椎间盘自动定位的可行性。方法:回顾性搜集2020年12月1日-2021年3月29日于本院行腰椎平扫CT的患者影像图像,排除腰椎术后、脊柱畸形及骨转移的病例,共纳入了154个图像数据。手工标注腰骶椎各椎体、椎间盘及硬膜囊。按8:1:1比例将数据随机分为训练集(n=125)、调优集(n=14)和测试集(n=15)。利用3D U-Net分割模型进行训练,以医师手动标注结果作为参考标准,根据测试集Dice相似系数(DSC)、体积相似度(VS)和Hausdorff距离(HD)作为评价模型分割效能的指标。应用连通域分割算法进行腰椎各椎间盘定位,以医师判定为金标准,采用混淆矩阵评价模型识别各椎间盘的位置的定位效能。结果:测试集中3D U-Net深度学习模型对腰骶椎各结构分割结果DSC值、VS值均>0.96。模型识别各椎间盘位置的准确率达98.7%,模型预测与医师判定一致性高。结论:3D U-Net深度学习模型和可用于CT图像中腰椎各主要结构的自动分割并通过连通域算法实现椎间盘自动定位。     

基于深度学习建立颈椎病MR诊断模型研究

【摘要】目的：探索利用深度学习方法在建立颈椎病MR诊断模型的可行性。方法：回顾性搜集本院2020年10月-2023年3月诊断为颈椎病患者的MR图像514例,使用已有颈椎分割模型在轴面T2WI上分别预测硬膜囊、脊髓、椎间盘、后纵韧带和黄韧带,在矢状面T1WI和T2WI上预测颈椎椎体和椎间盘。由一位低年资放射科医生（阅片经验2年）修改标注,另一位高年资放射科医生（阅片经验≥15年）对低年资医师的标注进行复核。按照颈椎病的不同诊断要点分别进行3D或2D深度学习分类模型训练,包括①颈椎椎体增生模型;②颈椎椎体滑脱模型;③颈椎间盘突出分类模型;④后纵韧带增厚模型;⑤黄韧带增厚模型。将模型输出结果导入R软件进行混淆矩阵分析及ROC曲线绘制,采用正确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值以及ROC曲线下面积等评价5种模型的分类效能。结果：5种分类模型中诊断效能最好的是颈椎间盘突出分类模型,正确率0.90,灵敏度0.95,特异度0.85,ROC曲线下面积0.982。颈椎椎体增生和滑脱的正确率分别为0.81和0.80,灵敏度为0.74和0.76,特异度为0.84和1.00,ROC曲线下面积分别为0.855和0.905。后纵韧带和黄韧带增厚的模型正确率分别为0.82和0.77,灵敏度为0.78和0.84,特异度为0.86和0.70,ROC曲线下面积分别为0.902和0.929。结论：本部分研究采用深度学习方法建立了颈椎病MR的自动分类诊断模型,对颈椎椎体增生、滑脱、椎间盘突出、后纵韧带及黄韧带增厚进行了分类模型训练,证明深度学习方法可以用于颈椎病MR的辅助诊断,为未来进一步探索建立颈椎病MR自动诊断模型及结构化报告的植入奠定了基础。