摘要
第一部分基于鼻咽侧位X线片深度学习在儿童腺样体肥大中的初步研究 目的：本研究旨在评估深度学习方法在鼻咽侧位Ｘ线片诊断儿童腺样体肥大(adenoidhypertrophy,AH)的可行性、准确性和可靠性。 方法：回顾性搜集了2022年１月至2023年12月在苏州大学附属儿童医院吴江院区(苏州市吴江区儿童医院)就诊患儿的鼻咽侧位Ｘ线片图像。共搜集1008张图像作为数据集，以4：1的比例随机划分为训练组(806张)及验证组(202张)。使用工具Labelimg对腺样体及鼻咽气道图像进行标注和分类。使用了VGG-16、ResNet-50、DenseNet-121、GoogLeNet和Inception-V3五种经典的深度学习算法来识别腺样体肥大。此外，三位独立的放射科医生根据形态学对腺样体肥大进行了分类。采用受试者工作特征(receiveroperatingcharacteristic，ROC)曲线的曲线下面积(areaundercurve，AUC)、准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值和阴性预测值评估每个模型和医生对腺样体肥大的诊断能力。使用Delong检验比较深度学习模型和放射科医生之间诊断腺样体肥大能力的差异。另外，本研究还使用Cohenkappa系数评估深度学习模型与放射科医师之间以及不同放射科医师之间的一致性。 结果：本研究1008名患儿中男性607例(60.2%)，女性401例(39.7%)，年龄8个月~13岁，平均年龄(5.03±2.67)岁。五种深度模型中，DenseNet-121的表现最好，在训练组与验证组中，它的准确率分别为0.911和0.895，敏感度分别为0.931和0.870，特异度分别为0.896和0.913。InceptionV3在验证组上的诊断性能比DenseNet-121略高，它的准确率为0.898，敏感度为0.873，特异度为0.917,但是该模型训练组AUC为0.865，相对较低。ResNet50也表现出良好的性能，但该模型验证组的敏感度较低，为0.716。AlexNet和VGG16在验证组AUC分别为0.839，0.815。DenseNet121模型敏感度与主任医师相同，准确度和特异度比主任医师稍低，总体接近主任医师水平。Kappa检验表明DenseNet121与主任医师诊断腺样体肥大的能力非常接近(Kappa值为0.89)。 结论：本研究中五种深度学习模型对腺样体肥大的诊断都表现出了良好的性能，其中以DenseNet121最佳，接近资深放射科医师的水平，证明了深度学习模型对腺样体肥大的自动识别具有一定的临床意义。 第二部分基于CT重建技术对儿童腺样体肥大手术时机预测价值的初步研究 目的：本研究拟基于计算机断层扫描(computedtomography，CT)图像对腺样体肥大儿童进行鼻咽气道及腺样体重建，以精准获取鼻咽气道及腺样体数据，并建立基于CT的腺样体及鼻咽气道图像分割模型，为评价腺样体肥大提供客观的参考依据,并在临床上对选择腺样体肥大患儿手术时机提供一定的理论指导。 方法：回顾性搜集2022年１月至2023年12月在苏州大学附属儿童医院吴江院区(苏州市吴江区儿童医院)进行手术治疗的腺样体肥大患儿为病例组，另选取同期腺样体肥大保守治疗患儿作为对照组。共搜集腺样体肥大患儿208例，其中病例组106例，保守治疗组102例。分别测量腺样体厚度与鼻咽腔宽度(鼻咽侧位Ｘ线片、CT矢状位)，腺样体与鼻咽气道面积(CT冠状位鼻咽气道最窄层面)，腺样体体积(adenoidvolume，AV)与鼻咽气道体积(nasopharyngealairwayvolume，NAV)，并计算相应腺样体与鼻咽腔的比例。使用单因素分析筛选具有差异的图像指标，并绘制ROC曲线来进一步评估候选指标对儿童腺样体肥大的诊断价值。 结果:本研究共选取腺样体肥大患儿208例，其中男性125例(60.1%)，女性83例(39.9%)，年龄8个月~13岁，平均年龄(6.21±2.59)岁。手术组患儿的AV及AV/(AV+NAV)比值显著高于保守治疗组，NAV显著小于保守治疗组，差异有统计学意义(P=0.001，P=0.001,Plt;0.001)。AV预测儿童腺样体肥大手术时机的AUC为0.666，当AV值为8189.96mm3时，最大约登指数为0.337，敏感度为82.2%，特异度为51.5%；NAV预测儿童腺样体肥大手术时机的AUC为0.841，当NAV值为2163.90mm3时，最大约登指数为0.597，敏感度为78.5%，特异度为81.2%；AV/(AV+NAV)预测儿童腺样体肥大手术时机的AUC为0.862，当AV/(AV+NAV)值为0.76时，最大约登指数为0.618，敏感度为76.6%，特异度为85.1%。综合考虑各指标性能，本研究认为当腺样体肥大患儿AV大于8189.96mm3、AV/(AV+NAV)大于0.76时，行腺样体肥大手术最有价值。 结论：CT三维重建技术可为儿童腺样体肥大的诊断提供准确、全面的测量数据，对儿童腺样体肥大的诊断和严重程度的判断具有积极指导意义，对儿童腺样体肥大手术时机的预测具有良好的参考价值。
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