基于卷积神经网络的儿童病毒性脑炎磁共振影像分类与早期诊断研究

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来源：磁共振成像传媒

病毒性脑炎（viral encephalitis, VE）是由脑实质炎症引起的神经系统疾病，临床症状主要表现为头疼、发热、意识障碍等，其在儿童中的发病率显著高于成人。儿童VE，尤其是早期阶段具有临床表现多样、病情发展迅速、实验室阳性检测率低等特点，给临床早期诊断和精准治疗带来了巨大挑战，从而使部分患儿发展成为重症患者。重症脑炎常常导致患儿遗留不可逆的神经系统后遗症（如：脑积水、癫痫、智力低下、肢体臃肿等），甚至危及患儿生命（约有8.4%的死亡率）。现阶段脑脊液检测是脑炎诊断的“金标准”，但其依赖腰椎穿刺技术且耗时较长，给患儿带来痛苦和创伤。因此，运用新的方法和无创技术实现儿童VE早期精准诊断和治疗并改善患儿预后，具有重要的临床价值。

MRI因其安全、无创、组织分辨率高等优点更适合辅助临床医生进行脑部疾病的诊断。此外，人工智能技术的蓬勃发展为基于无创MRI影像的疾病早期诊断和分类方法提供了崭新的思路。POLONI等研究者利用海马不对称属性进行MRI影像分类，成功在阿尔茨海默病（Alzheimer's disease, AD）患者的数据集上取得了82.59%的准确率。LATIF团队运用卷积神经网络和增强模糊算法实现了脑肿瘤患者MRI影像的分割和分类，为脑肿瘤诊断提供了一条新的途径。在国内，来自常州大学人工智能实验室的GU等科研人员在脑肿瘤MRI分类上也取到了突破，提出的一种基于局部约束卷积字典学习的影像分类方法在临床验证数据集中获得了超过97%的准确率。然而，基于MRI影像的大脑疾病与人工智能技术结合的研究主要集中在AD和脑肿瘤等疾病，针对儿童VE的分类和早期诊断研究较少。在儿童VE早期诊断研究中陈立晔提出脑电图具有重要的意义，但其特异性不高，在诊断困难时建议继续予以MRI检查。也有研究者认为MRI在儿童VE的诊断中具有重要价值，但因其MRI影像特征与缺血卒中、低级别胶质瘤、线粒体脑病等相似，故对VE临床表现不典型的患儿诊断困难。

针对上诉问题浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部，浙江-芬兰儿童健康人工智能联合实验室俞刚教授团队此次研究创新性地提出了将基于卷积神经网络的Squeeze-and-Excitation Residual Networks（SE-ResNet）模型应用于儿童VE的MRI影像分类和早期诊断，为实现儿童VE的早期发现和精准治疗提供了理论和应用基础。

该项目受到国家重点研发计划（2019YFE0126200）国家自然科学基金面上项目（62076218）的资助。

【黄坚,余卓,徐璐,等.基于卷积神经网络的儿童病毒性脑炎磁共振影像分类与早期诊断研究[J].磁共振成像,2023,14(1):54-60.

DOI:10.12015/issn.1674-8034.2023.01.010.】

（作者：黄坚，余卓，徐璐，周海春，俞刚）

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俞刚 教授

俞刚，浙江大学医学院附属儿童医院副院长；浙江-芬兰儿童健康人工智能联合实验室主任；浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部副主任。

研究方向：医学信息学、健康大数据、医学人工智能。

社会兼职：中国医院协会健康医疗大数据应用管理专业委员会委员，中国医学装备协会医学装备信息交互与集成分会第三届常务委员，中国卫生信息学会健康医疗大数据医疗质量管理与监督专委会委员，中国计算机学会服务计算专委会委员，中国人体健康科技促进会医院信息化管理专业委员会常务委员，浙江省卫生信息学会信息安全专业委员会副主任委员，浙江省医学会数字医学分会委员，浙江大学“大数据跨界服务科技联盟”工作委员会委员，浙江省医院协会医疗卫生信息管理专业委员会委员，浙江省出生缺陷防治民生实事项目咨询专家组，杭州医学院信息工程学院医学信息工程专业指导委员会委员。

在研项目：国家自然科学基金面上项目一项，国家重点研发计划政府间国际科技创新合作一项。

获得成果、奖项、荣誉等：2021年获得浙江省卫生高层次人才（551 工程）创新人才、浙江大学医学院附属儿童医院优秀共产党员，2020年获得浙江大学医学院附属儿童医院优秀共产党员、浙江大学医学院院级先进，2018年获得全国医院信息化杰出创新力人物、浙江大学校级先进工作者、浙江大学医学院先进工作者，2016年获得浙江省人民政府科技进步奖一等奖（排名第六）、浙江省卫健委医药卫生科技奖一等奖（排名第六）、浙江大学医学院附属儿童医院优秀共产党员。

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