基于深度学习计算机辅助诊断系统测量脑出血量

赖建东，王 宁，罗 坤，潘 宁，朱亚男，周和平，张 明*

(1.西安交通大学医学部，陕西 西安 710061；2.安康市中心医院影像科，陕西 安康 725000；3.北京推想科技有限公司，北京 100025)

脑出血发病率、致残率和死亡率均较高[1]，准确测量脑出血量对临床制定治疗方案和评价疗效至关重要[2-3]。CT为脑出血的首选检查方法。多田公式法为测量脑出血量的传统方法，由椭圆球体体积公式简化而来，其前提是血肿形状为近似规则的椭圆形球体[4]；然而临床上血肿形状往往不规则，导致多田公式法测量结果的准确性低[5]，且因存在主观因素影响而可重复性较差。计算机辅助诊断(computer-aided diagnostic, CAD)系统主要指基于医学影像学的计算机辅助技术，有助于发现病灶，提高诊断准确率。随着人工智能的发展，以人工神经网络为代表的深度学习技术(deep learning， DL)进一步推动了CAD的发展[6]，基于DL的CAD(deep learning-based computer aided diagnostic system, DL-CAD)已用于筛查及诊断肺结节及乳腺癌[7-9]。目前DL-CAD在测量脑出血量方面的研究多集中于开发DL算法，其临床应用效能尚未得到证实。本研究观察DL-CAD测量不同时期脑出血量的应用价值。

1 资料与方法

1.1 一般资料 回顾性收集2018年11月—2019年2月150例经CT诊断为脑出血患者。其中50例超急性期出血(出血时间<24 h)，男29例，女21例，年龄43～77岁，平均(57.5±8.6)岁；50例急性期出血(出血时间2～7天)，男31例，女19例，年龄43～78岁，平均(57.2±8.8)岁；50例为亚急性期出血(出血时间8～30天)，男30例，女20例，年龄29～78岁，平均(57.9±9.4)岁。纳入标准：①临床资料完整，发生脑出血时间明确；②头颅CT见高密度病灶并确诊脑出血；③未合并脑外伤及颅脑肿瘤。排除标准：①脑出血破入脑室内或蛛网膜下腔出血、硬膜外或硬膜下出血；②脑出血病灶呈等或低密度，无法明确病灶边缘；③图像伪影严重。

1.2 就仪器与方法 采用GE Light Speed 64排螺旋CT机。使患者处于仰卧位，头部居中，下颌稍低，扫描范围自颅顶至颅底，管电压120 kV，管电流180 mA，球管旋转时间1.0 s，准直宽度20 mm；以滤波反投影重建算法行图像重建，层厚5 mm，间隔5 mm。

1.3 测量脑出血量

1.3.1 DL-CAD测量法 将图像导入DL-CAD软件(Infervision CT Stroke Research)，采用人工卷积神经网络算法自动检测并分割图像上的脑出血区域(图1A)，软件自动测量出血量，记录其测量结果及测量时间，后者指导入图像、检出出血灶及计算病灶体积所需时间。

1.3.2 多田公式测量法 将脑出血病灶视为椭球体；由2名具有3年神经影像学诊断经验的住院医师(医师A、医师B)分别按照公式：V(脑出血量)=A×B×C×1/2计算出血量，其中A为面积最大血肿层面病灶最长径，B为该层面上与A垂直的最大宽径；C为出血层数×层厚。将每个层面出血面积与最大层面进行比较，若前者面积达后者75%以上记为1，25%～75%则记为0.5，<25%时不计入，见图1B。记录患者脑出血量及医师测量时间，后者指读片开始至测量结束所用时间，取2名医师的平均值为最后结果。

图1 3种方法测量脑出血量示意图 A～C.分别为DL-CAD(A)、多田公式法(B)及CT定量法(C)

表1 医师C、医师D采用CT定量法测量不同时期脑出血量结果比较[ml，中位数(上下四分位数)]

1.3.3 CT定量测量法 由2名分别具有15年和14年神经影像学诊断经验的主治医师(医师C、医师D)逐层手动于图像上勾画血肿边缘(图1C)，获得各层面血肿面积(cm2)，根据以下公式计算脑出血量：V=各层面血肿面积之和×层厚，记录患者脑出血量及医师测量时间，取2名医生的平均值为最后结果。

1.3.4 计算测量误差 以CT定量法测量结果为金标准，以绝对百分误差率(absolute percentage error, APE)表示测量误差，其公式为APE=(|Vm-Vr|/Vr)×100%，其中Vm和Vr分别代表出血体积的测量值和实际值。

1.4 统计学分析 采用SPSS 22.0统计分析软件。以±s表示符合正态分布的计量资料，以中位数(上下四分位数)表示不符合者。采用Wilcoxon符号秩检验分析各方法测量结果的差异。P<0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 脑出血量 医师C、医师D采用CT定量法测量超急性期、急性期、亚急性期脑出血量差异均无统计学意义(P均>0.05)，见表1;以两者测量结果的平均值作为最终结果。DL-CAD测量超急性期及亚急性期脑出血量结果与CT定量法差异无统计学意义(P均>0.05)，而急性期差异有统计学意义(P<0.05)，见表2。医师A、医师B采用多田公式法测量超急性期、急性期、亚急性期脑出血量结果差异有统计学意义(P均<0.01)，见表3；应用多田公式法测量各阶段脑出血量与CT定量法差异均有统计学意义(P均<0.01)，见表2。

2.2 测量时间 DL-CAD测量不同时期脑出血量所用时间均显著低于CT定量法及多田公式法(P均<0.01)，见表2。

2.3 测量误差 采用DL-CAD测量不同时期脑出血量的APE均低于多田公式法(P均<0.01)，见表4。

3 讨论

急诊脑出血患者出血量与临床治疗策略、脑功能恢复及死亡率密切相关[10]，而测量不及时、不准确会影响临床决策，延误最佳治疗时机，影响治疗效果[11]，因此精准测量脑出血量具有重要临床意义[12]。美国2006年《颅脑创伤外科治疗指南》[13]推荐以CT定量法、多田公式法及体视学法3种方法计算脑出血量。CT定量法又称计算机辅助容积分析(computer assisted volumetric analysis, CAVA)[14]，是无创性测量颅内血肿体积的金标准[15]，其优点是测量精确，不受出血形状限制；缺点是受设备条件限制，需在CT机上完成，且耗时较长，不适用于临床紧急情况。多田公式法测量形态规则脑出血较为准确，但对于不规则脑出血存在较大误差。体视学法在测量不规则血肿方面取得了进步，但需借助工具，操作较为复杂。

近年计算机DL技术快速发展，于训练过程加强学习与正确特征分类相关的神经连接复制生物学，通过模拟神经网络建立分层模型，具有强大的自动提取特征能力及高效特征表达能力，对图像和目标的检测、分类和分割能力优于传统机器学习算法[16-17]。目前DL-CAD在医学影像领域的应用越来越广泛，已用于筛查及诊断多部位疾病，可定性、定量分析病灶，有助于减轻医师工作负担，且可提高影像学诊断的准确性[18]。在测量脑出血量方面，DL-CAD根据血肿与正常脑组织和颅骨CT值的差异而自动和识别描记血肿，以每个CT层面血肿面积及扫描层厚计算血肿体积，不受血肿形状和部位影响，结果准确，可重复性好。

表2 不同方法测量各期脑出血量及所用时间比较[中位数(上下四分位数)]

表3 医师A、医师B采用多田公式法测量不同时期脑出血量结果比较[ml，中位数(上下四分位数)]

表4 多田公式法与DL-CAD测量不同时期脑出血量APE比较[%，中位数(上下四分位数)]

本研究结果显示，不同医师采用多田公式法测量脑出血量结果差异有统计学意义，且与CT定量法结果差异有统计学意义。不同医师判断出血区域长径和宽径、识别最大出血层面和计算出血层数时存在差异，导致测量结果的可重复性较差。临床实际工作中，血肿形态往往不规则，导致测量结果不精确。本研究中DL-CAD测量超急性期及亚急性期脑出血量结果与CT定量法差异无统计学意义，且DL-CAD测量脑出血量的APE明显小于多田公式法，而测量时间少于多田公式法，表明DL-CAD测量准确性更佳，测量速度更快，提示DL算法具有良好特征识别和提取能力，可实现较为精准的目标识别和分割；DL-CAD系统可实现自动识别和分割、计算体积，大幅度加快测量出血量速度。

综上所述，与传多田公式法相比，DL-CAD测量不同时期脑出血量准确性更高，速度更快。