鲁京慧 张宏艳 王亚娟 张楠

    [摘要]目的利用人工智能技術辅助基层乳腺癌超声筛查，为基层医疗数字化服务提供实证依据。方法收集 2019年3月至2021年3月在北京市朝阳区安贞社区卫生服务中心体检及自2004年北京市两癌筛查项目实施以来本单位的两癌筛查的女性的乳腺超声图像，筛选出 BI-RADS 分级3级及以上的乳腺结节图像271例，查找患者随访记录，抽取60例上级医院病理诊断为乳腺癌的图像，60例由上级医院病理确诊的乳腺良性结节图像。利用 Python(随机不放回抽样)随机抽取50例乳腺癌及50例良性结节组成试验组，剩余的10例乳腺癌及良性乳腺结节10例组成测试组。标记感兴趣区(ROI)。提取并筛选图像纹理特征。建立人工智能(AI)模型，其中包括支持向量机(SVM)，随机森林(RF)，贝叶斯(NB)，神经网络(NN)，选择树(XGB)5种建模方法。利用 ROC 曲线评价 AI 模型性能。比较 AI 模型之间的性能。结果试验组：5种模型(RF、SVM、NB、NN、XGB)性能的 ROC 曲线的 AUC 值(95%CI)分别为0.806(0.743～0.869) ......