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2025年, 第42卷, 第4期 刊出日期:2025-12-05
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上一期
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胰腺自动分割与区域定量及糖尿病评估研究
李英豪, 王丽辉, 王苏成, 朱中旗, 黄长栋, 李仁峰, 曹开明, 胡海洋, 贾一鸣, 梁松涛, 杨光, 路青, 汪红志
波谱学杂志, 2025, 42(4): 378-389.
doi: 10.11938/cjmr20253155
cstr: 32225.14.cjmr20253155
胰腺健康与糖尿病等疾病密切相关,准确检测胰腺脂肪含量对疾病的早期诊断和干预具有重要意义.本文提出了一种基于深度学习的胰腺自动分割与脂肪定量方法.首先,使用nnU-Net训练分割模型,实现对m-Dixon序列中胰腺整体的高精度分割,测试集DSC系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)达0.92.随后,提出一种自动分区与脂肪定量评估方法,实现胰腺头、体、尾的精准划分,并定量分析其体积及脂肪含量.基于256例受试者的研究结果表明,胰腺尾部脂肪含量与2型糖尿病显著相关(p < 0.05).进一步利用随机森林分类模型进行糖尿病风险预测,其中基于尾部脂肪含量的分类曲线下面积(Area Under the Curve,AUC)为0.68,而结合多区域脂肪信息构建的组合脂肪含量的分类AUC达0.73.研究结果表明,该方法可为糖尿病的早期诊断提供有效的技术支持.
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