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基于深度学习的肝脂肪变性分级研究

2021-06-25李星辉张政张蕾何付权汪丰

中国医疗设备 2021年6期
关键词:深度模型研究

李星辉,张政,张蕾,何付权,汪丰

1.东南大学 生物科学与医学工程学院,江苏 南京 210096;2.上海交通大学附属第一人民医院 放射科,上海 201620

引言

随着我国人民饮食结构的变化,越来越多人出现肥胖、代谢异常等问题。体内摄入过多的糖类与油脂会导致器官内脂质储积并发生脂肪变性。肝脏作为能量代谢的中枢器官,肝内脂肪变性严重影响肝脏的生理功能[1],造成人体代谢异常。同时肝脂肪变性可发展为脂肪性肝炎、肝纤维化、肝硬化,少数病例还可发生肝功能衰竭和肝细胞癌,严重危害生命健康。调查显示,从2004至2014年,我国成人非酒精性脂肪肝患病率从15%增加到了31%[2]。肝部脂肪储积导致的疾病患病率逐年上升,肝脂肪变性越来越受到重视。对肝脂肪变性的准确分级有助于采取不同的治疗和干预措施,具有重要意义。同时肝脂肪变性程度的确定对于代谢类相关疾病准确诊断、治疗方案制定、随访疗效观察和预后判断等均有重要作用。

然而,肝脂肪含量的定量检测为有创手段,存在穿刺难度大,穿刺部位易感染、出血及胆汁泄漏等潜在风险。超声、CT和MRI等影像学检查技术在相关领域的应用逐渐兴起。超声检查通过超声影像下脂肪和肝组织回声不同筛查脂肪肝。医生根据超声影像进行脂肪变性程度主观分级,不同的医生会存在分级偏差。且研究表明[3],超声影像分析仅对中重度脂肪肝检出率高,在脂肪含量低于20%的时候,敏感度最高55%,特异度仅有26%;……

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