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陳宗林 徐莉莉 新湖南客戶端 2025-08-04 10:03:37
新湖南客戶端8月4日訊（通訊員 陳宗林 徐莉莉）近期，中南大學湘雅二醫(yī)院乳腺外科、湖南省乳腺疾病臨床醫(yī)學研究中心易文君教授、程巖教授團隊，運用人工智能深度學習技術(shù)，對乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移進行一系列探索性原創(chuàng)研究，成果斐然。
腋窩淋巴結(jié)是乳腺癌最常見的轉(zhuǎn)移部位，轉(zhuǎn)移與否決定乳腺癌患者的治療方式和生存預后。目前確定乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移的常用手段為穿刺或切除活檢，兩者均為有創(chuàng)操作，在麻醉狀態(tài)下進行，耗量醫(yī)療資源，甚至帶來術(shù)后并發(fā)癥，嚴重影響患者生活質(zhì)量。
該團隊運用VitaWorks 3D可視化技術(shù)精準定位CT影像中的腋窩淋巴結(jié)，依托放射組學和無監(jiān)督學習方法，構(gòu)建基于CT的乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移預測模型，該模型的曲線下面積（AUC）、 敏感性和特異性分別達到0.847、0.807和0.888，可較為準確地區(qū)分出淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移和非轉(zhuǎn)移患者，表現(xiàn)出良好的診斷性能。團隊基于乳腺癌患者的彩超影像，構(gòu)建以Segformer為骨架的乳腺癌腋窩淋巴結(jié)轉(zhuǎn)移診療模型，其AUC、敏感性和特異性在內(nèi)部測試集、外部測試集中分別為0.832/0.918、0.815/0.851和0.854/0.957，分類激活映射（CAM）顯示該模型準確地識別出腫瘤病灶和腋窩淋巴結(jié)的轉(zhuǎn)移區(qū)域特征。
以上研究成果分別發(fā)表于國際高水平學術(shù)期刊《國際外科學雜志》（International Journal of Surgery，IF=12.5）、《電子臨床醫(yī)學》（eClinicalMedicine，IF=10.0）和《NPJ精準腫瘤學》（NPJ Precision Oncology，IF=8.0），第一作者及通訊作者單位均為中南大學湘雅二醫(yī)院。
責編：莫成
一審：莫成
二審：楊元崇
三審：張頤佳
來源：新湖南客戶端
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