目的 开发一种基于区域卷积神经网络(Mask R-CNN)的内镜下自动检测早期胃癌(EGC)系统.方法 首先从安徽医科大学第一附属医院获得3579张和892张EGC白光图像(WLI),分别进行训练和测试.随后前瞻获取10个WLI实时视频以测试动态性能.另外再随机选取400张WLI图像,用于Mask R-CNN系统和内镜医师对照.诊断能力以准确率、敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)和阴性预测值(NPV)进行评估.结果 在WLI图像诊断中,Mask R-CNN系统准确率、敏感度和特异度分别为90.25％、91.06％和89.01％,与病理诊断差异无统计学意义.在WLI视频中,诊断EGC的准确率为90.27％,实时测速可达35帧/s.在对照实验中,Mask R-CNN系统的敏感度明显高于高年资组医师(93.00％vs 80.20％,χ2=7.059,P<0.001),特异度高于低年资组医师(82.67％vs 71.87％,χ2=9.955,P<0.001),总体准确率高于中年资组医师(85.25％vs 78.00％,χ2=7.009,P<0.001).结论 在WLI下,Mask R-CNN系统检测EGC的性能良好,在实际临床应用中有较大潜力.
作者：晋晶；张倩倩；BillDong；马涛；王曦；梅雪灿；宋绍方；彭杰；吴艾久；董兰芳；孔德润
来源：安徽医科大学学报 2023 年 58卷 2期
