中国卒中杂志 ›› 2019, Vol. 14 ›› Issue (05): 438-443.DOI: 10.3969/j.issn.1673-5765.2019.05.007
宁彬,李璐,于腾飞,童挥,何文,赵明昌
摘要:
目的 训练双流神经网络自动区分颈动脉粥样硬化斑块的稳定性。 方法 使用颈动脉内膜剥脱术后经病理证实的115例稳定颈动脉粥样硬化斑块患者和110例易损颈 动脉粥样硬化斑块患者的844段超声造影视频,将其中744段视频作为训练集,训练双流神经网络, 得到在训练集上区分效果最佳的神经网络。将剩余的100段视频作为测试集,测试该神经网络自动区 分颈动脉粥样硬化斑块稳定性的价值。 结果 神经网络在训练集上区分颈动脉斑块稳定性的准确率、敏感度、特异度、阳性预测值、阴性 预测值、阳性似然比、阴性似然比分别为93%、87%、97%、96%、90%、29和0.13,在测试集上相应的 结果分别为80%、70%、90%、88%、75%、7和0.33。受试者工作特征曲线上,训练集和测试集中双流 神经网络判断斑块易损性的曲线下面积分别为0.99和0.84,均P<0.001。 结论 利用已知病理结果的超声造影视频,将其输入到双流神经网络进行训练,能得到较好的自 动区分颈动脉粥样硬化斑块稳定性的模型。