發(fā)布時(shí)間: 2025-07-21 13:49:43
2023年11月,中國(guó)學(xué)者在《Radiology》(中科院醫(yī)學(xué)1區(qū),IF=15.2)發(fā)表標(biāo)題為:“Generative Adversarial Network-based Noncontrast CT Angiography for Aorta and Carotid Arteries”的研究論文。
一、 摘要
目標(biāo):開(kāi)發(fā)一種基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的無(wú)碘對(duì)比劑(ICA)CT血管成像(CTA)模型(CTA-GAN),通過(guò)平掃CT(NCCT)生成合成CTA圖像(Syn-CTA),并評(píng)估其在頸部和腹部血管疾病診斷中的圖像質(zhì)量及準(zhǔn)確性。避免碘對(duì)比劑帶來(lái)的過(guò)敏反應(yīng)、腎功能損傷等風(fēng)險(xiǎn),降低檢查成本和時(shí)間。
研究設(shè)計(jì)、設(shè)置和參與者:一項(xiàng)回顧性多中心研究,內(nèi)部數(shù)據(jù)集來(lái)自:解放軍總醫(yī)院(2017–2022年)的1749例頸/腹部配對(duì)NCCT-CTA掃描(訓(xùn)練集1137例、驗(yàn)證集400例、測(cè)試集212例)。外部驗(yàn)證集來(lái)自:湖南腦科醫(yī)院(2018–2023年)的42例腹部配對(duì)掃描。
結(jié)果:內(nèi)部測(cè)試集Syn-CTA與真實(shí)CTA高度相似(NMAE=0.011, PSNR=32.07 dB, SSIM=0.919),顯著優(yōu)于對(duì)照模型。外部驗(yàn)證集性能穩(wěn)定(NMAE=0.013, PSNR=31.58 dB, SSIM=0.906)。
內(nèi)部測(cè)試集總體準(zhǔn)確率94%(F1=91%),動(dòng)脈瘤敏感度87%、夾層90%、粥樣硬化94%。
外部驗(yàn)證集總體準(zhǔn)確率86%(F1=83%),動(dòng)脈瘤敏感度100%,但夾層敏感度降至67%(4例夾層漏診)。
二、研究結(jié)果
定量評(píng)估結(jié)果
核心結(jié)論:Syn-CTA圖像與真實(shí)CTA高度相似,且顯著優(yōu)于傳統(tǒng)模型。內(nèi)部測(cè)試集:CTA-GAN:NMAE=0.011(誤差最低),PSNR=32.07 dB(信噪比最高),SSIM=0.919(結(jié)構(gòu)相似性最優(yōu))。對(duì)比模型:RegGAN(NMAE=0.014)和pix2pix(NMAE=0.026)的性能顯著落后于CTA-GAN。外部驗(yàn)證集CTA-GAN保持穩(wěn)定(NMAE=0.013,SSIM=0.906),證明模型泛化能力較強(qiáng)。
視覺(jué)質(zhì)量評(píng)估
核心結(jié)論:95%的Syn-CTA圖像獲評(píng)"優(yōu)質(zhì)"(評(píng)分=3),與真實(shí)CTA無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)差異(P=0.35)。
模型評(píng)價(jià)
核心結(jié)論:Syn-CTA對(duì)血管病變的診斷準(zhǔn)確性達(dá)臨床可用水平,但夾層診斷存在挑戰(zhàn)。動(dòng)脈粥樣硬化,狹窄部位(圖5A箭頭)和斑塊細(xì)節(jié)精準(zhǔn)還原。主動(dòng)脈瘤,瘤體擴(kuò)張形態(tài)與附壁血栓(圖3B箭頭)清晰可見(jiàn)。主動(dòng)脈夾層,真實(shí)CTA中內(nèi)膜瓣(圖3C箭頭)在Syn-CTA中完整呈現(xiàn),而NCCT無(wú)法顯示。
研究設(shè)計(jì)
P:解放軍總醫(yī)院(2017–2022年)的1749例頸/腹部配對(duì)NCCT-CTA掃描(訓(xùn)練集1137例、驗(yàn)證集400例、測(cè)試集212例)。外部驗(yàn)證集來(lái)自:湖南腦科醫(yī)院(2018–2023年)的42例腹部配對(duì)掃描。
I:基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的CTA-GAN模型
C:pix2pix(傳統(tǒng)圖像翻譯模型)、RegGAN(配準(zhǔn)優(yōu)化型GAN)
O:定量相似性、視覺(jué)質(zhì)量、診斷性能。
S:回顧性多中心診斷試驗(yàn)。
統(tǒng)計(jì)方法
本研究采用嚴(yán)謹(jǐn)?shù)亩鄬哟谓y(tǒng)計(jì)方法:樣本量計(jì)算基于診斷試驗(yàn)公式(預(yù)設(shè)敏感性95%、特異性90%,α=0.05,β=0.2),結(jié)合既往病變率(8%)確定最小測(cè)試集樣本量88例(實(shí)際納入212例);圖像質(zhì)量評(píng)估通過(guò)χ2檢驗(yàn)/Fisher精確檢驗(yàn)(依據(jù)理論頻數(shù)選擇)分析Syn-CTA與真實(shí)CTA的視覺(jué)評(píng)分差異(二分化為低/高質(zhì)量組),顯著性閾值設(shè)為P<0.05,并由兩名放射科醫(yī)師獨(dú)立盲法評(píng)分(爭(zhēng)議經(jīng)共識(shí)解決);診斷性能采用敏感度、特異度、準(zhǔn)確率及macro-F1分?jǐn)?shù)(多類(lèi)別F1均值)綜合評(píng)估,結(jié)果通過(guò)混淆矩陣分層呈現(xiàn)(內(nèi)/外部數(shù)據(jù)集);定量指標(biāo)(NMAE、PSNR、SSIM)直接對(duì)比模型輸出與真實(shí)CTA的數(shù)值差異。所有數(shù)據(jù)中連續(xù)變量以中位數(shù)(IQR)、分類(lèi)變量以頻次(百分比)描述。
中國(guó)學(xué)者在《Radiology》發(fā)表的一項(xiàng)多中心隨機(jī)對(duì)照試驗(yàn)顯示,本研究首創(chuàng)基于生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的無(wú)碘對(duì)比劑CT血管成像模型(CTA-GAN),通過(guò)平掃CT合成高質(zhì)量血管圖像。模型在1749例內(nèi)部數(shù)據(jù)和42例外部驗(yàn)證中表現(xiàn)優(yōu)異,為碘過(guò)敏或腎功能不全患者提供安全、低成本的血管病變篩查替代方案。
參考文獻(xiàn)
Lyu J, Fu Y, Yang M, Xiong Y, Duan Q, Duan C, Wang X, Xing X, Zhang D, Lin J, Luo C, Ma X, Bian X, Hu J, Li C, Huang J, Zhang W, Zhang Y, Su S, Lou X. Generative Adversarial Network-based Noncontrast CT Angiography for Aorta and Carotid Arteries. Radiology. 2023 Nov;309(2):e230681. doi: 10.1148/radiol.230681IF: 15.2 Q1 . PMID: 37962500.
End
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