人工神经网络模型基于胃癌生物学行为的MSCT影像信息判断淋巴结转移

• 作者: 唐磊 孙应实 张晓鹏 曹崑 王之龙 高云
• 来源期刊: 中国医学影像技术
• 学科: 医学
• 关键词: 胃肿瘤 淋巴结转移 体层摄影术,X线计算机 人工神经网络
• 年，卷（期）: 2011,（6）
• 所属期刊栏目: 腹部影像学
• 页码范围: 1218-1222
• 分类号: R814.42|R735.2|R73-37
• 字数: 4180字
• 语种: 中文

摘要

目的 应用人工神经网络(ANN)分析反映胃癌生物学行为的MSCT影像学信息,建立胃癌淋巴结转移判断模型.方法 收集经手术病理证实的胃癌患者175例,患者术前均接受MSCT检查,术前未接受抗肿瘤治疗,未发现远处转移.根据手术病理是否存在淋巴结转移,分为有淋巴结转移组与无淋巴结转移组.观察测量治疗前MSCT显示的反映胃癌生物学行为的癌肿、淋巴结及临床相关指标.以统计学单因素分析筛选两组间有统计学差异的指标,进一步建立ANN和Logistic回归分析模型判断胃癌淋巴结转移.结果 175例胃癌患者中,手术病理证实共134例存在淋巴结转移,41例无淋巴结转移.单因素分析显示癌肿浆膜浸润、大体类型、最大径线、厚度、强化方式、淋巴结数目、分站、最大淋巴结短径共8项指标在有、无淋巴结转移组之间差异有统计学意义.将其作为输入指标建模,ANN模型判断淋巴结转移的总敏感度、总特异度和总准确率分别为90.30%(121/134)、82.93%(34/41)和88.57%(155/175),而Logistic回归判断淋巴结转移的总敏感度、总特异度和总准确率为85.82%(115/134)、70.73%(29/41)和82.29%(144/175).结论 采用ANN模型,利用MSCT反映的胃癌生物学行为相关信息,可帮助术前判断患者是否存在淋巴结转移,其效能优于Logistic回归分析.