目的:研究基于人工神经网络(artificial neural network,ANN)的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的可行性.方法:在消融功率和持续时间分别为 60 W 3 min、70 W 2 min、80 W 1 min的条件下,各采集 16 例经过微波热消融的离体猪肝的超声背散射信号,分别利用ANN估计器和XU估计器在滑动窗口内估算背散射信号零差K分布模型的α、k参数,之后与多项式拟合技术相结合监测微波热消融产生的凝固区,并比较基于 2 种估计器获得的零差K参数成像监测微波热消融凝固区的效果.结果:在不同消融功率、持续时间条件下,α参数成像对微波热消融凝固区的监测性能优于k参数成像;2 种估计器均在80W 1min时获得了最好的监测效果;基于ANN估计器和XU估计器获得的基于α参数的多项式拟合成像的AUC值、Dice系数、Jaccard系数差异均无统计学意义(P均>0.05).结论:基于ANN的零差K参数成像可用于监测微波热消融凝固区.
作者：刘俊汝；李思楠；吴水才
来源：医疗卫生装备 2023 年 44卷 5期
