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近日，廣東技術(shù)師范大學及廣東醫(yī)科大學李振彰團隊發(fā)表了一項研究成果，團隊開發(fā)了一款基于深度學習的智能手機應(yīng)用程序“Nose-Keeper”，該程序能夠利用內(nèi)窺鏡圖像早期檢測鼻咽癌，整體準確率超過92%。

鼻咽癌（NPC）是頭頸部極為常見的一種惡性腫瘤，在東亞與東南亞地區(qū)的發(fā)病情況尤為突出 。由于 NPC 在早期階段癥狀表現(xiàn)并不典型，常致使診斷出現(xiàn)延遲，進而使得患者預后較差。數(shù)據(jù)顯示，處于早期階段的 NPC 患者，其 5 年生存率能夠達到 94% ；與之形成鮮明對比的是，晚期 NPC 病例的 10 年生存率一般僅在 50% 至 70% 這個區(qū)間范圍內(nèi)。鑒于此，實現(xiàn)對鼻咽癌的早期檢測，無疑具有極其重要的意義，是提升患者生存率與改善預后效果的關(guān)鍵所在。

研究團隊運用多中心、回顧性的方法，致力于構(gòu)建一個大規(guī)模的鼻內(nèi)窺鏡白光圖像數(shù)據(jù)庫。他們從三家地處鼻咽癌高風險區(qū)域的醫(yī)院，精心收集了 39,340 張鼻內(nèi)窺鏡白光圖像。這些圖像涵蓋了 2134 名鼻咽癌患者以及 11,824 名非鼻咽癌患者的數(shù)據(jù)。

在研究過程中，團隊引入了八個先進的深度學習模型，同時開發(fā)出一款支持互聯(lián)網(wǎng)的智能手機應(yīng)用程序 ——“Nose - Keeper”。這款應(yīng)用程序具備早期檢測鼻咽癌和五種常見鼻腔疾病的功能，還能對健康個體進行評估。

為確保模型擁有良好的泛化能力，有效避免過擬合問題，研究團隊在研究時，采用了將數(shù)據(jù)劃分為內(nèi)部訓練集、內(nèi)部驗證集和內(nèi)部測試集的方式。

研究團隊運用多中心、回顧性的方法，致力于構(gòu)建一個大規(guī)模的鼻內(nèi)窺鏡白光圖像數(shù)據(jù)庫。他們從三家地處鼻咽癌高風險區(qū)域的醫(yī)院，精心收集了 39,340 張鼻內(nèi)窺鏡白光圖像。這些圖像涵蓋了 2134 名鼻咽癌患者以及 11,824 名非鼻咽癌患者的數(shù)據(jù)。

在研究過程中，團隊引入了八個先進的深度學習模型，同時開發(fā)出一款支持互聯(lián)網(wǎng)的智能手機應(yīng)用程序 ——“Nose - Keeper”。這款應(yīng)用程序具備早期檢測鼻咽癌和五種常見鼻腔疾病的功能，還能對健康個體進行評估。為確保模型擁有良好的泛化能力，有效避免過擬合問題，研究團隊在研究時，采用了將數(shù)據(jù)劃分為內(nèi)部訓練集、內(nèi)部驗證集和內(nèi)部測試集的方式。

經(jīng)測試，在內(nèi)部測試集上，所有模型展現(xiàn)出了令人矚目的性能，平均總體準確率超過 92%，這充分顯示出深度學習模型在診斷鼻內(nèi)窺鏡圖像方面蘊含的巨大潛力。其中，表現(xiàn)最為突出的是 SwinT 模型，其平均總體準確率高達 0.9515 ；而 ResNet 模型的平均總體準確率相對最低，為 0.9280。

在特異性和敏感性這兩個關(guān)鍵指標上，SwinT 模型更是表現(xiàn)卓越。在鼻咽癌檢測中，其特異性達到 96.39%，敏感性高達 99.91%，這一成績顯著優(yōu)于九位經(jīng)驗豐富的耳鼻喉科醫(yī)生。不僅如此，在非鼻咽癌類別中，SwinT 模型的敏感性超過 86.00%，特異性也超過 95.00%。

在外部測試集上，SwinT模型總體準確率達到了92.27%，對于鼻咽癌的敏感性和特異性分別達到了96.39%和99.91%。與耳鼻喉科醫(yī)生的診斷結(jié)果比較，SwinT模型在診斷鼻咽癌和其他鼻腔疾病方面均表現(xiàn)出了更優(yōu)的性能。

這項研究為鼻咽癌的早期檢測和診斷提供了一種新的、高效的工具，尤其是在資源有限的地區(qū)，有望顯著提高鼻咽癌的早期診斷率和患者的生存率。