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我國(guó)學(xué)者建立肝臟血管組學(xué)人工智能模型

文章來(lái)源：健康報(bào)發(fā)布日期：2023-02-04瀏覽次數(shù)：54
近日，中國(guó)門靜脈高壓聯(lián)盟的一項(xiàng)多中心研究成果論文，發(fā)表在北美放射學(xué)會(huì)會(huì)刊《放射學(xué)》上。該項(xiàng)研究建立肝臟血管組學(xué)人工智能模型，并通過(guò)特征工程篩選出肝硬化的關(guān)鍵血管組學(xué)指標(biāo)30余個(gè)，取得優(yōu)于傳統(tǒng)模型的診斷性能，明確了以血管幾何特征診斷肝硬化門靜脈高壓的可行性。

  此項(xiàng)研究在213位臨床門靜脈高壓患者和310位無(wú)臨床門靜脈高壓患者的回顧性隊(duì)列中，構(gòu)建肝臟血管組學(xué)預(yù)測(cè)模型，實(shí)現(xiàn)在肝硬化患者中準(zhǔn)確識(shí)別臨床門靜脈高壓。

  中國(guó)門靜脈高壓聯(lián)盟創(chuàng)始人、東南大學(xué)附屬中大醫(yī)院門靜脈高壓中心主任祁小龍為該研究論文通訊作者，復(fù)旦大學(xué)人類表型組研究院王成彥為第一作者。祁小龍介紹，肝硬化門靜脈高壓無(wú)創(chuàng)診斷是該領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。此項(xiàng)研究開發(fā)了一套基于人工智能CT和MRI肝臟血管組學(xué)預(yù)測(cè)模型的自動(dòng)化門靜脈高壓無(wú)創(chuàng)診斷方法，包括自監(jiān)督的肝臟血管自動(dòng)三維自動(dòng)分割網(wǎng)絡(luò)、肝臟血管幾何參數(shù)的自動(dòng)提取算法、血管結(jié)構(gòu)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)模式分析、肝硬化門靜脈高壓無(wú)創(chuàng)診斷模型。

  該研究分析了肝內(nèi)血管形態(tài)學(xué)在臨床門靜脈高壓人群中的變化規(guī)律，通過(guò)組學(xué)分析發(fā)現(xiàn)了門靜脈高壓的肝臟血管重新分布特征：臨床門靜脈高壓患者血管密度降低，尤其是遠(yuǎn)端血管豐富度明顯下降；臨床門靜脈高壓患者血管關(guān)聯(lián)度增加，考慮為肝臟相鄰血管的代償作用。

  專家指出，相比于傳統(tǒng)影像組學(xué)模型，該研究建立的肝臟血管組學(xué)人工智能模型不局限于單模態(tài)影像的應(yīng)用，可以在多模態(tài)影像統(tǒng)一預(yù)測(cè)而無(wú)需額外訓(xùn)練和調(diào)參，具有更好的泛化性能，有利于臨床的應(yīng)用和推廣。