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作者：易婉晴;郑雪怡;张状;孙维荣;袁小东;
单位：河北北方学院;秦皇岛市第二医院医学影像科;解放军总医院第八医学中心放射诊断科;
摘要：目的:探讨基于CT图像构建深度学习模型对肾结核进行鉴别诊断的可行性。方法:回顾性分析2018年9月至2020年8月经解放军总医院第八医学中心收治，并经组织病理学或临床确诊的肾结核、肾肿瘤、肾盂肾炎、正常肾脏、肾囊肿、肾积水患者。共纳入200例患者共400个肾脏的CT图像数据。将400个肾脏CT图像分为结核组(114个)和非结核组(286个),并且按8∶2的比例分为训练集(肾结核：85个；非肾结核：235个)和测试集(肾结核：29个；非肾结核：51个)。基于训练集通过ResNet18和ResNet50网络分别构建肾脏平扫期、皮髓质期、实质期和排泄期的深度学习模型；基于测试集评估所构建模型对肾结核的诊断效能，计算受试者工作特征曲线(ROC)曲线下面积(AUC)、敏感度、特异度、准确率和F_1分数。结果:训练集中，结核组平均年龄为(41.27±11.75)岁，明显低于非结核组[(54.05±13.97)岁];测试集中，结核组平均年龄为(44.06±11.95)岁，明显低于非结核组[(56.12±10.73)岁],差异均有统计学意义(t值分别为5.753、3.444,P值均<0.05)。训练集中，结核组男性占66.7%(40/60),女性占33.3%(20/60);非结核组男性占60.9%(78/128),女性占39.1%(50/128);两组差异无统计学意义(χ~2=0.009,P=0.924)。测试集中，结核组男性占64.3%(18/28),女性占35.7%(10/28);非结核组男性占58.7%(27/46),女性占41.3%(19/46);两组差异无统计学意义(χ~2=0.018,P=0.894)。ResNet18模型肾脏各期相的AUC、敏感度、特异度、准确率和F_1分数均高于ResNet50模型。ResNet18模型中以皮髓质期为最佳，AUC、敏感度、特异度、准确率和F_1分数分别为0.925、93.1%、86.3%、88.7%和0.857;ResNet50模型皮髓质期AUC、敏感度、特异度、准确率和F_1分数分别为0.858、72.4%、84.3%、80.0%和0.724。结论:基于多期相CT图像的ResNet18模型诊断肾结核的效能优于ResNet50模型，ResNet18模型中以皮髓质期诊断效能最佳，有较高的临床应用价值。
关键词：结核,肾;;体层摄影术,X线计算机;;图像解释,计算机辅助;;诊断,鉴别
基金资助：国家自然科学基金(81671680)~~
