张秀明，沈文荣，乔伟，蒋玉婷，白晨光，贡震，陈欢，徐寒子*

1.江苏省肿瘤医院CT 室，江苏南京 210009；2.南京大学电子科学与工程学院，江苏南京 210046；3.南京市妇幼保健院妇科，江苏南京 210011；4.江苏省肿瘤医院妇科放疗科，江苏南京 210009； *通讯作者 徐寒子 benben_cat@126.com

宫颈癌是女性常见的恶性肿瘤，其发病率居第二位，仅次于乳腺癌[1]。宫颈癌的治疗方法主要为早期手术切除。无法切除者行局部放射治疗，疗效尚佳[2]。选择治疗方案前准确评估肿瘤及淋巴结情况具有重要意义。CT 扫描可准确显示宫颈体积及引流区淋巴结情况，是宫颈癌的常规检查方法[3]。随着人工智能的发展，智能阅片已成为研究热点[4]。本研究拟分析基于卷积神经网络（convolution neural networks，CNN）的宫颈癌图像诊断系统与高年资医师人工阅片对CT 断层图像淋巴结判别的一致性及诊断效能。

1 资料与方法

1.1 研究对象 收集江苏省肿瘤医院影像科PACS 系统内2017年3—12月妇科放疗科及妇瘤科收治的经活检或手术证实的宫颈癌患者56例，年龄22～73岁，平均（43.2±13.5）岁。纳入标准：①首次行CT检查，且检查前均未行放疗、化疗及PET/CT检查；②双侧盆壁至少包含1枚淋巴结；③有薄层腹部CT图像（层厚1 mm）。排除标准：①患有弥漫性转移性病变、宫腔内有节育环伪影较大者；②广泛炎性粘连性病变；③大量盆腔积液及其他伪影较大者。

1.2 CT检查 使用GE Discovery CT750 HDCT 或Hispeed NX/i 扫描仪，管电压均为120 kV。Discovery CT750 HDCT 扫描仪采用自动毫安秒技术；Hispeed NX/i 扫描仪管电流为400 mAs、层厚5 mm、层间距5 mm、重建层厚1 mm。对比剂为碘海醇100 ml，注射速度2 ml/s。扫描范围从膈肌上缘到耻骨联合下缘。图像观察采用腹窗，窗宽350，窗位40。……