通信作者：刘颖斌教授
通信作者：束翌俊教授
尹梓名教授
尹梓名，孙大运，翁昊，等.基于深度神经网络MaskR-CNN胆囊癌辅助识别系统临床应用价值研究[J].中国实用外科杂志,,41(3):-.
基于深度神经网络MaskR-CNN胆囊癌辅助
识别系统临床应用价值研究
尹梓名1，孙大运1，2，翁昊2，3，任泰2，3，杨自逸2，3，李永盛3，4，王广义5，王传磊5，曹宏6，刘颖斌3，4，7，束翌俊2，3
中国实用外科杂志,,41(3):-
摘要目的探讨基于深度神经网络的目标检测技术在腹部双源CT胆囊癌辅助识别系统的临床应用价值。方法选取年1月至年12月上海交通大医院普外科、医院肝胆胰外一科和医院普外科收治的88例病理学检查诊断明确的胆囊癌，28例慢性胆囊炎胆囊结石病人和29例正常胆囊（影像学检查胆囊正常）病人，均行腹部双源CT检查。随机选取例作为训练组，29例作为验证组，15例作为测试组。首先，利用已标注的张腹部双源CT图像对MaskR-CNN模型进行学习，从而建立自动胆囊癌辅助识别系统。然后对验证组的张CT图像通过专业的医师对其进行判断识别，与MaskR-CNN得出的结果进行对比分析。通过不同交并比阈值（IoU）下的平均检测精度（AP）和平均召回率（AR）来对性能进行评估。结果计算机通过学习组不断迭代训练，MaskR-CNN的损失函数值收敛，诊断误差不断降低。在IoU为0.5时，MaskR-CNN的边界框和掩膜的AP分别为0.和0.，IoU为0.75时的边界框和掩膜AP分别为0.和0.，IoU为0.5：0.95时的边界框和掩膜AP分别为0.和0.，平均召回率分别为0.和0.，模型的性能良好。结论基于深度神经网络的MaskR-CNN胆囊癌辅助识别系统具有较高的准确率和性能，可辅助进行临床诊断。
基金项目：国家自然科学基金资助项目（No.，No.，No.）；上海市青年科技英才扬帆计划（No.17YF）
作者单位：1上海理工大学医疗器械与食品学院，上海；2上海交通大医院普外科，上海；3上海市胆道疾病重点实验室上海交通大学医学院胆道疾病研究中心，上海；4上海交通大医院胆胰外科，上海；5医院肝胆胰外一科，吉林长春；6医院普外科，吉林长春；7国家癌基因重点实验室，上海
通信作者：刘颖斌，E-mail：laoniulyb
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