| 基于卷积神经网络的超声影像肝癌自动分类 |
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| 引用本文： | 李睿,许祥丛,林静怡,黄良汇,曾亚光,郑玮,陈广义,王雪花,韩定安.基于卷积神经网络的超声影像肝癌自动分类[J].生物化学与生物物理进展,2023,50(3):668-675. |
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| 作者姓名： | 李睿 许祥丛 林静怡 黄良汇 曾亚光 郑玮 陈广义 王雪花 韩定安 |
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| 作者单位： | 1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225;3)佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225;3)佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225;3)佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225,4)中山大学肿瘤防治中心,广州 510062,3)佛山科学技术学院机电工程与自动化学院,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225,1)佛山科学技术学院物理与光电工程学院,佛山 528225;2)佛山科学技术学院,粤港澳智能微纳光电技术联合实验室,佛山 528225 |
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| 基金项目： | 广东省重点领域研究与发展计划（2020B1111040001）,国家自然 科学基金（61805038,62075042,61705036,61771139） 和粤港 澳智能微纳光电技术联合实验室研究基金（2020B1212030010） 资 助项目。 |
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| 摘 要： | 目的 针对从原发性肝癌中检测肝细胞癌（HCC）的灵敏度不高和诊断结果高度依赖放射科医生的专业性和临床经验,本文利用深度卷积神经网络（CNN）的方法自动学习B超和超声造影（CEUS）图像中的特征信息,并实现对肝癌的分类。方法 建立并验证基于CNN的多个二维（2D）和三维（3D）分类模型,分别对116例患者（其中100例HCC和16例非HCC）的B超和CEUS影像进行定量分析,并对比分析各个模型的分类性能。结果 实验结果表明,3D-CNN模型的各方面性能指标都优于2D-CNN模型,验证了3D-CNN模型能同时提取肿瘤区域的2D影像特征及血流时间动态变化特征,比2D-CNN模型更适用于HCC与非HCC分类。其中3D-CNN模型的AUC、准确率和敏感度值最高,分别达到了85%、85%和80%。此外,由于HCC和非HCC样本不均衡,通过扩充非HCC样本的数量可以提升网络的分类性能。结论 本文提出的3D-CNN模型能够实现快速、准确的肝癌分类,有望应用于辅助临床医师诊断与治疗肝癌。
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| 关 键 词： | 深度学习 卷积神经网络 肝癌分类 超声影像 |
| 收稿时间： | 2022/3/18 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2023/2/16 0:00:00 |
Automatic Classification of Liver Cancer in B-ultrasound and Contrast-enhanced Ultrasound Based on Convolution Neural Network |
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| LI Rui,XU Xiang-Cong,LIN Jing-Yi,HUANG Liang-Hui,ZENG Ya-Guang,ZHENG Wei,Chen Guang-Yi,WANG Xue-Hua and HAN Ding-An.Automatic Classification of Liver Cancer in B-ultrasound and Contrast-enhanced Ultrasound Based on Convolution Neural Network[J].Progress In Biochemistry and Biophysics,2023,50(3):668-675. |
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| Authors: | LI Rui XU Xiang-Cong LIN Jing-Yi HUANG Liang-Hui ZENG Ya-Guang ZHENG Wei Chen Guang-Yi WANG Xue-Hua and HAN Ding-An |
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| Institution: | 1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China;3)School of Mechatronic Engineering and Automation, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China;3)School of Mechatronic Engineering and Automation, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China;3)School of Mechatronic Engineering and Automation, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China,4)Sun Yat-sen University Cancer Center, Guangzhou 510062, China,3)School of Mechatronic Engineering and Automation, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China,1)School of Physics and Optoelectronic Engineering, Foshan University, Foshan 528225, China;2)Guangdong-Hong Kong-Macao Joint Laboratory for Intelligent Micro-Nano Optoelectronic, Foshan University, Foshan 528225, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | deep learning convolutional neural networks liver cancer classification ultrasound imaging |
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