基于胃组织病理图像数据集的卷积神经网络模型对胃癌的早期预测价值

目的:探究胃组织病理图像数据集的卷积神经网络(CNN)模型对胃癌(GC)的早期预测价值,开发并验证GC早期预测模型。方法:将154例GC患者按照分期不同分为早期组(n=87)和中晚期组(n=67)。采用Logistic回归分析临床协变量;使用卷积神经网络(CNN)特征提取模型,搭建CNN预测模型;受试者工作特征(ROC)曲线评估区分度,校准曲线评估准确度。结果:年龄、基础疾病、幽门螺旋菌感染、红细胞计数(RBC)、白细胞计数(WBC)是GC的独立危险因素。最佳的CNN特征提取模型为3个卷积层、2个池化层和1个全连接层。CNN的各项指标均优于其他模型;校准曲线分析,CNN模型的拟合效果显著。结论:基于胃组织病理图像数据集的CNN模型具有良好的预测性能,临床可行性较好。