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作者：阿布都热苏力·吐尔孙;阿布都克尤木江·阿布力孜;帕提曼·买买提;黄陈翠;沈玲燕;马依迪丽·尼加提;
单位：新疆喀什地区第一人民医院影像中心;新疆人工智能影像辅助诊断重点实验室;杭州深睿技术有限公司研发中心研究合作部;新疆医科大学第四附属医院影像中心;
摘要：目的:探索利用多期胸部CT扫描的深度学习模型，预测肺结核药物治疗效果。方法:收集2020年1月至2024年1月在新疆喀什地区第一人民医院住院接受治疗的279例肺结核患者的多时序胸部CT影像数据，包括治疗前CT和治疗后CT。提取3386个影像组学特征，构建包括基于治疗前、治疗后、结合治疗前后的胸部CT影像组学模型、基于治疗后与治疗前影像特征变化、基于治疗前后的深度学习ResNet18模型等5种预测模型。模型性能通过受试者工作特征曲线下面积(AUC)等指标进行评估，并采用SHAP和Grad-CAM技术进行模型解释和可视化。结果:结合治疗前和治疗后CT数据的模型，在训练集和测试集上分别取得了0.845和0.770的AUC。深度学习模型在训练集和验证集上的AUC分别达到0.883和0.858。结论:基于纵向胸部CT影像的深度学习模型在肺结核疗效预测中展现出良好的性能，能够为个性化治疗和资源优化提供支持。
关键词：结核,肺;;治疗结果;;预测;;人工智能;;放射摄影术
基金资助：国家自然科学基金(82360359);; 喀什地区科技计划(2022017);; 第二批“天山英才”青年托举人才项目(2023TSYCQNTJ0009);; 自治区卫生健康青年医学科技人才专项科研项目(WJWY-202304);; 结核病诊断技术研发与检测体系部署(2024B0202010005);; “产学研医”一体化建设推动公立医院高质量发展(KS2023012)~~
