子宫内膜癌多模态影像模型的构建以及智能影像诊断系统建立的初步探索*

王玲，张玉娟，肖云敏，陈菁特

（广东省深圳市人民医院1.计划生育科；2.B超科；3.放射科，广东 深圳 518000）

子宫内膜癌属于女性生殖系统的三大恶性肿瘤之一，随着人们生活方式的不断改变以及生活压力的与日俱增，其发病率正呈逐年攀升趋势，已受到国内外的广泛关注［1-2］。众所周知，子宫内膜癌的治疗方式包括外科手术以及辅助放化疗等，其治疗方式的选取以及患者的预后受患者年龄、组织学类型、病理分级、宫颈浸润以及淋巴结转移与否等因素的影响。由此可见，治疗前对患者进行准确的诊断显得尤为重要［3-4］。迄今为止，临床上用以诊断子宫内膜癌的影像学检查手段包括B超、CT 以及核磁共振成像（MRI）等。上述各项影像学技术虽然在子宫内膜癌诊断方面具有一定的价值，但各自存在缺陷，从而导致其诊断灵敏度、特异度、准确度并不十分理想［5-6］。鉴于此，本研究通过采集同一患者的多种影像学检查图像，通过融合软件构建一个相对准确、立体的融合影像，继而为子宫内膜癌的早期诊断以及治疗方案的制定提供参考依据。此外，本研究拟通过计算机学习软件摄取宫腔病变的差异性特征，从而建立一个子宫内膜癌影像学智能诊断系统，促使疾病的诊断朝智能化、自动化发展，现报道如下。

1 资料与方法

1.1 一般资料

将从2019 年7 月至2020 年6 月于深圳市人民医院接受诊治的子宫内膜癌患者150 例纳入研究，记作子宫内膜癌组，入选标准［7］：①经病理诊断确诊为子宫内膜癌，且在入院后接受手术切除获得完整病理-手术分期者；……