马立勇，董梦超，李广涵，刘 健，武敬平，陆海涛，邹古明，卓 莉，牟 姗，郑 敏*

[1.哈尔滨工业大学(威海)信息科学与工程学院，山东 威海 264209；2.中日友好医院超声医学科，3.肾病科，北京 100029；4.上海交通大学医学院附属仁济医院肾脏科，上海 200127]

肾脏疾病临床常见，人群患病率较高。超声剪切波弹性成像(shear wave elastography, SWE)属非侵入性影像学技术，通过测量肾脏组织的剪切波速度而得到评估其弹性的杨氏模量参数。目前认为组织弹性与其病理状态相关。肾脏硬度与肾脏纤维化之间存在显著相关性，利用SWE可准确检出肾小球硬化和肾间质纤维化所致肾损伤[1]，通过测量硬度能反映肾实质病理变化[2]，为诊断肾脏疾病提供了一种补充性的检查方法[3]。既往研究[4-7]表明SWE测量的肾脏硬度与病理所见间质纤维化高度相关，且对检出IgA肾病具有高度特异性和敏感性[4]。研究[8]表明肾皮质的弹性模量对于诊断早期糖尿病具有重要价值，且与慢性肾病呈正相关[9]；弹性成像并可用于评估儿童慢性肾病[10]，提示SWE能够辅助诊断肾病。目前已有研究采用支持向量机方法结合B模超声图像和SWE建立预测肾疾病的模型[11]。

深度学习(deep learning, DL)是一种人工智能技术，卷积神经网络则是最为成熟的DL方法之一，通过从图像到结果完成端到端学习，建立有效的分类模型[12-14]。与其他神经网络方法不同，卷积神经网络可自动提取最能实现有效分类的特征并加以利用，高效完成分类任务，在分析医学图像和辅助诊断方面取得了巨大成功，并已用于辅助诊断肾脏疾病[14-15]。……