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| 目的:探讨基于深度学习(DL)算法联合可视化技术梯度加权类激活热图(Grad-CAM)开发的宫腔镜子宫内膜病变诊断模型的有效性。方法:选择2021年6月1日至2022年12月31日在武汉大学人民医院妇科行宫腔镜检查的291例患者的303段宫腔镜视频(4781张图像),采用权重采样的方法，将数据集划分为训练集(3703张)和测试集(1078张)。在对训练集用于模型学习与训练后，选择残差神经网络(ResNet18)和高效神经网络(EfficientNet-B0)两种模型架构对测试集分别采用五类和二类分类任务进行模型验证。以病理组织学为金标准，评估其诊断效能，从而选出最优模型，并将Grad-CAM层嵌入最优模型中，输出宫腔镜图像Grad-CAM。结果:(1)在五类分类任务中，EfficientNet-B0模型的准确度(93.23%)高于ResNet18模型(84.23%);EfficientNet-B0模型在诊断无不典型性子宫内膜增生、子宫内膜息肉、子宫内膜癌、子宫内膜非典型增生、黏膜下肌瘤5种疾病的曲线下面积(AUC)均稍高于ResNet18模型，两者的AUC几乎都在0.980以上。(2)在准确度的二类分类任务中和对特异度的评估中，两种模型相似，均在93.00%以上，而EfficientNet-B0模型敏感度(91.14%)明显优于ResNet18模型(77.22%)。(3)EfficientNet-B0模型联合Grad-CAM算法可识别出图像中异常区域，取活检经病理检查证实，模型输出热力图中标记区域约95%为病灶区域。结论:EfficientNet-B0模型联合Grad-CAM研发的宫腔镜诊断模型具有较高的诊断准确度、敏感度和特异度，在诊断子宫内膜病变方面具有应用价值。 |
| 关键词: 宫腔镜 子宫内膜癌 卷积神经网络 梯度加权类激活热图 深度学习 |
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| 基金项目:武汉大学人民医院2022年度交叉创新人才项目(编号：JCRCZN-2022-009)； |
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