评估B-US,CDFI,SE和患者年龄对使用深度学习算法预测乳腺损伤中的分子亚型的影响
Weiyong Liu1, Dongyue Wang2,3,4, Le Liu1
1Department of Ultrasound, The First Affiliated Hospital of USTC, Division of Life Sciences and Medicine, University of Science and Technology of China, Hefei, China.
概括
多模式超声成像,包括B模式超声 (B-US) 和彩色多普勒流成像 (CDFI),准确预测乳腺损伤分子亚型. 在40岁以下的患者中,表现明显更好.
科学领域:
- 医疗成像医学成像
- 在瘤学瘤学.
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 准确预测乳腺损伤分子亚型对于有效的治疗计划至关重要.
- 传统方法可能缺乏精度,需要先进的成像技术.
研究的目的:
- 评估B模式超声波 (B-US) 成像,彩色多普勒流成像 (CDFI) 和应变弹性学 (SE) 以及患者年龄在预测乳腺损伤分子亚型方面的有效性.
- 确定每个成像模式和患者年龄对预测准确性的贡献.
主要方法:
- 使用ResNet-18网络分析了198名患者的2272张多式超声波图像.
- 图像包括B-US,CDFI和SE,按患者年龄 (40岁以下和40岁以上) 分类.
- 在80:20的训练测试分割中,使用准确性,精度,回忆和F1分数来评估性能.
主要成果:
- 单独使用B-US成像可以达到74.50%的平均精度.
- 将B-US与CDFI结合起来,提高了性能,达到85.41%的平均精度.
- 与SE集成的结果是平均准确率为75.64%.
- 40岁以下的患者的预测准确度 (90.48%) 与40岁及以上的患者 (81.96%) 相比较高.
结论:
- 多式超声波成像,特别是B-US与CDFI相结合,在预测乳腺损伤分子亚型方面表现出高准确性.
- 与SE相比,CDFI显著提高了预测性表现.
- 年轻的患者 (40岁以下) 呈现出优异的预测结果.
