自注意力指導(dǎo)的多序列融合肝細(xì)胞癌分化判別模型

賈熹濱，孫 政，楊大為，楊正漢?

1) 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部，北京 100124 2) 北京工業(yè)大學(xué)多媒體與智能軟件技術(shù)北京重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100124 3) 首都醫(yī)科大學(xué)附屬北京友誼醫(yī)院放射科，北京 100050

肝細(xì)胞癌（Hepatocellular carcinoma, HCC）是一種高度流行且致命的腫瘤，是全球癌癥相關(guān)死亡的第4大最常見(jiàn)原因[1?2]. 一般來(lái)說(shuō)，肝細(xì)胞癌的分化程度分為高分化、中分化和低分化，分化程度越低則代表腫瘤惡性程度越高，從臨床角度看，在術(shù)前對(duì)肝細(xì)胞癌分化程度精確判別對(duì)治療方案制定和預(yù)后效果估計(jì)具有至關(guān)重要作用[3?4].

目前對(duì)肝細(xì)胞癌分化程度的病理判別的金標(biāo)準(zhǔn)是基于肝臟穿刺的肝臟組織活檢[5]，而基于肝臟穿刺的檢測(cè)方法創(chuàng)傷性很大且存在針道轉(zhuǎn)移、取樣誤差等風(fēng)險(xiǎn)，導(dǎo)致患者不愿意接受肝穿治療[6?7].因而無(wú)創(chuàng)性的影像學(xué)方法，例如超聲、電子計(jì)算機(jī)斷層掃描 (Computed tomography, CT)、磁共振成像(Magnetic resonance imaging, MRI)等多種影像技術(shù)被用于肝細(xì)胞癌分化程度的定性分析.

美國(guó)放射學(xué)會(huì)所制訂的肝臟影像報(bào)告及數(shù)據(jù)系 統(tǒng) (Liver imaging reporting and data system， LIRADS)通過(guò)對(duì)增強(qiáng)CT或動(dòng)態(tài)對(duì)比增強(qiáng)核磁共振成像 (Dynamic contrast-enhanced magnetic resonance imaging，DCE-MRI)診斷肝細(xì)胞癌的5種主要成像功能的描述，來(lái)規(guī)范化肝臟影像學(xué)方法的診斷流程，對(duì)HCC及其他局灶性肝臟進(jìn)行分類(lèi)診斷，然而傳統(tǒng)影像學(xué)方法尚無(wú)法實(shí)現(xiàn)HCC分化程度的精準(zhǔn)判別，因此，引入基于統(tǒng)計(jì)科學(xué)的深度學(xué)習(xí)方法以輔助醫(yī)生進(jìn)行HCC診斷，建立精準(zhǔn)無(wú)創(chuàng)的HCC分化程度判別模型，仍是亟待解決的問(wèn)題.

DCE-MRI所具有的高靈敏度、高清晰度和高對(duì)比度特性，被廣泛用……