摘" " 要" " 目的" " 基于超聲影像組學(xué)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，探究其在鑒別囊型肝包蟲病與泡型肝包蟲病中的應(yīng)用價(jià)值。方法" " 選取于我院及四川省甘孜藏族自治州石渠縣經(jīng)病理結(jié)果（金標(biāo)準(zhǔn)）或“四川省包蟲病專家組”依據(jù)臨床結(jié)果及專家共識(shí)（銀標(biāo)準(zhǔn)）確診的肝包蟲病患者4976例，共納入23 452張超聲圖像，其中囊型肝包蟲病圖像8557張，泡型肝包蟲病圖像14 895張。按病灶類型以8∶2比例將超聲圖像隨機(jī)分為訓(xùn)練集18 762張與獨(dú)立測試集4690張。使用Pyradiomics（3.1.0）提取超聲圖像的影像組學(xué)特征，對(duì)訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集超聲圖像均使用相同的提取器；使用極小化極大、標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)及均值方法對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行特征縮放，使用主成分分析和Pearson相關(guān)系數(shù)進(jìn)行特征降維，使用方差分析、遞歸特征消除、相關(guān)特征法及克魯斯卡爾-沃利斯法篩選最佳影像組學(xué)特征?；谥С窒蛄繖C(jī)（SVM）、自編碼器（AE）、線性判別分析（LDA）、隨機(jī)森林（RF）、邏輯回歸（LR）、自適應(yīng)增強(qiáng)（AB）、決策樹（DT）、樸素貝葉斯（NB）8種分類器構(gòu)建鑒別肝包蟲病分型的最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。訓(xùn)練集中，以十折交叉驗(yàn)證策略訓(xùn)練模型。繪制受試者工作特征（ROC）曲線分析不同分類器中最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的診斷效能。結(jié)果" " 從每張超聲圖像中共提取1130個(gè)影像組學(xué)特征，經(jīng)特征選擇動(dòng)態(tài)篩選出1～40個(gè)最佳影像組學(xué)特征，并以此建立最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。ROC曲線分析顯示，RF模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的曲線下面積分別為0.82、0.86，均高于SVM、AE、LDA、LR、AB、DT、NB模型，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05）。結(jié)論" " 基于超聲影像組學(xué)的RF模型對(duì)鑒別肝包蟲病分型的診斷效能最佳，有助于肝包蟲病精準(zhǔn)超聲診斷。

關(guān)鍵詞" " 超聲檢查；影像組學(xué)；肝包蟲??；分型；機(jī)器學(xué)習(xí)

［中圖法分類號(hào)］R445.1；R532.32" " " ［文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼］A

Application of ultrasound radiomics in the classification of hepatic echinococcosis

ZHANG Xuhui，SUOLANG Lamu，QIU Jiajun，REN Yelei，WANG Yifei，LU Qiang，LI Yongzhong，CAI Diming

Department of Ultrasound Medical，West China Hospital，Sichuan University，Chengdu 610041，China

ABSTRACT" " Objective" " To construct a machine learning model based on ultrasound radiomics，and to explore the application value in the differentiating cystic echinococcosis and alveolar echinococcosis.Methods" " A total of 4976 patients diagnosed with hepatic echinococcosis in our hospital and Shiqu county，Ganzi tibetan autonomous prefecture，Sichuan province according to pathological results（gold standard） or diagnosed by the “Sichuan Province Echinococcosis Expert Group” based on clinical outcomes and expert consensus（silver standard） were selected，including a total of 23 452 ultrasound images，with 8557 images of cystic echinococcosis and 14 895 images of alveolar echinococcosis.The ultrasound images were randomly divided into training set（18 762 images） and independent test set（4690 images） in a 8∶2 ratio according to the lesion type.Pyradiomics（3.1.0） was used to extract radiomic features from ultrasonographic images，and the same extractor was applied for the ultrasonic images of the training set and the independent test set.MinMax，Z-score and Mean methods were used for feature scaling of radiomic features.Principal component analysis and Pearson correlation coefficient were used for feature dimensionality reduction，and analysis of variance，recursive feature elimination，relevant features，as well as the Kruskal-Wallis methods were used to screen the best image radiomic features.The machine learning models were constructed based on 8 classifiers，including support vector machine（SVM），auto-encoder（AE），linear discriminant analysis（LDA），random forest（RF），Logistic regression（LR），adaptive boosting（AB），decision tree（DT） and naive Bayes（NB）.In the training set，a ten-fold cross-validation strategy was employed to train the model.Receiver operating characteristic（ROC） curve was drawn to analyze the diagnostic performance of the best machine learning model in different classifiers in the training set and the independent test set in differentiating the classification of hepatic echinococcosis.Results" " A total of 1130 radiomic features were extracted from each ultrasonic image，and 1～40 optimal radiomic features were dynamically selected by feature selection to establish the optimal machine learning models.ROC curve analysis showed that the area under the curve of RF model for the classification of hepatic echinococcosis in the training and independent test sets were 0.82 and 0.86，respectively，which were higher than those of the SVM，AE，LDA，LR，AB，DT and NB models，and the differences were statistically significant（all Plt;0.05）.Conclusion" " The RF model based on ultrasound radiomics demonstrates the optimal diagnostic efficacy in differentiating the classification of hepatic echinococcosis，which is helpful for the precise ultrasound diagnosis of the disease.

KEY WORDS" " Ultrasonography；Radiomics；Hepatic echinococcosis；Classification；Machine learning

包蟲病是由棘球絳蟲引起的人畜共患疾病，其中以細(xì)粒棘球絳蟲（E.granulosus）和多房棘球絳蟲（E.multilocularis）最為常見，主要引起肝臟感染，可分別引起囊型肝包蟲?。╟ystic echinococcosis，CE）和泡型肝包蟲?。╝lveolar echinococcosis，AE）。我國西部是CE和AE的流行地區(qū)，發(fā)病率分別為6.8%和6.2%［1］。CE囊腫可破裂，引起發(fā)熱、蕁麻疹、播散甚至過敏性休克等癥狀，也可對(duì)門靜脈、肝靜脈或下腔靜脈等造成壓迫或占位效應(yīng)，從而引起門靜脈高壓及靜脈梗阻；AE呈進(jìn)行性浸潤和增生，具有類似惡性腫瘤的轉(zhuǎn)移性生長特點(diǎn)，患者臨床表現(xiàn)可能與肝細(xì)胞癌相似，病死率超過90%［2］。故應(yīng)在相對(duì)早期階段進(jìn)行準(zhǔn)確分型并采取恰當(dāng)?shù)闹委煷胧?。但在肝包蟲病的早期階段（感染后10～15年）患者常無明顯癥狀。由于長時(shí)間的潛伏和浸潤性生長，部分肝包蟲病患者在最終確診時(shí)已失去手術(shù)機(jī)會(huì)。AE患者常由于誤診而接受了錯(cuò)誤的治療，而CE患者則常被過度治療［3］。因此，準(zhǔn)確識(shí)別CE與AE非常重要。影像組學(xué)可從原始圖像中挖掘潛在數(shù)據(jù)，用于精確診斷和治療［4-5］。機(jī)器學(xué)習(xí)算法為肝包蟲病的準(zhǔn)確鑒別提供了新的方法。本研究基于超聲影像組學(xué)構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型，探究其在鑒別CE與AE中的應(yīng)用價(jià)值。

資料與方法

一、研究對(duì)象

選取2005年1月至2022年12月于我院及四川省甘孜藏族自治州石渠縣經(jīng)病理結(jié)果（金標(biāo)準(zhǔn)）或“四川省包蟲病專家組”依據(jù)臨床結(jié)果及專家共識(shí)（銀標(biāo)準(zhǔn)）［6-7］確診的肝包蟲病患者4976例，男2157例，女2819例，年齡8～95歲，中位年齡43.0（25.0）歲；其中CE患者1641例，AE患者2981例，混合型患者354例。共6466個(gè)病灶，最大徑0.5～32.6 cm，中位最大徑6.8（5.2）cm。共納入超聲圖像23 452張，其中CE超聲圖像8557張，AE超聲圖像14 895張。“四川省包蟲病專家組”按照《肝兩型包蟲病診斷與治療專家共識(shí)（2019版）》［6］及AE超聲分型標(biāo)準(zhǔn)（EMUC-US）［8］，將患者超聲表現(xiàn)為單囊型（CE1）、多子囊型（CE2）、內(nèi)囊破裂型（CE3）、實(shí)變型（CE4）及鈣化型（CE5）特征的病灶診斷為CE，將患者超聲表現(xiàn)為暴風(fēng)雪型、偽囊型、類血管瘤型、骨化型及類轉(zhuǎn)移瘤型特征的病灶診斷為AE。以“四川省包蟲病專家組”根據(jù)肝包蟲病超聲表現(xiàn)結(jié)合患者病史、血清學(xué)結(jié)果及其他影像學(xué)資料作為最終診斷及分型依據(jù)。超聲圖像納入標(biāo)準(zhǔn)：①具備CE或AE典型超聲圖像特征；②灰階超聲圖像；③病灶內(nèi)無血流信號(hào)的CDFI圖像。超聲圖像排除標(biāo)準(zhǔn)：①無診斷意義的超聲圖像（不含病灶及不典型病灶）；②病灶內(nèi)有血流信號(hào)的CDFI圖像；③圖像質(zhì)量差；④含標(biāo)記、測量線等影響計(jì)算機(jī)識(shí)別的超聲圖像。本研究經(jīng)我院生物醫(yī)學(xué)倫理審查委員會(huì)審核批準(zhǔn)（批準(zhǔn)號(hào)：2023-1811），所有研究工作均符合相關(guān)涉及人體研究的倫理要求。

二、模型構(gòu)建流程

模型構(gòu)建流程包括圖像采集及分割（手動(dòng)勾畫感興趣區(qū)并分割）、特征提取、特征選擇（動(dòng)態(tài)選擇最佳特征）、模型訓(xùn)練及測試，具體如下。

（一）圖像采集及分割

圖像采集使用百勝M(fèi)yLab TMX7（AC2541腹部凸陣探頭，頻率1～8 MHz）、Philips CX50（C5-2腹部凸陣探頭，頻率2～5 MHz）、邁瑞Z60（C6-2P腹部凸陣探頭，頻率2～6 MHz）、GE Logiq E9（C1-5-RS腹部凸陣探頭，頻率1.5～5.0 MHz）、西門子Acuson Sequoia（5C1腹部凸陣探頭，頻率1～5 MHz）彩色多普勒超聲診斷儀。由6名經(jīng)過圖像勾畫訓(xùn)練的肝包蟲病專家使用PLAINlabel軟件對(duì)納入的每張超聲圖像進(jìn)行病灶輪廓勾畫，勾畫完畢后將數(shù)據(jù)文件均以JPG格式存盤。病灶輪廓勾畫要求：對(duì)于邊界不清晰的病灶，勾畫病灶的最外緣；若病灶過大超出成像范圍或存在聲影或后方回聲增強(qiáng)，僅勾畫病灶本身；多個(gè)病灶圖像按照病灶間的相對(duì)位置進(jìn)行勾畫，若多個(gè)病灶不相鄰則僅勾畫最大徑最大的病灶，若多個(gè)病灶相鄰則將多個(gè)相鄰病灶當(dāng)作1個(gè)病灶進(jìn)行勾畫。見圖1。

（二）超聲影像組學(xué)分析

1.數(shù)據(jù)集劃分及特征提?。喊床≡铑愋鸵?∶2比例將超聲圖像隨機(jī)分為訓(xùn)練集與獨(dú)立測試集。訓(xùn)練集中，使用十折交叉驗(yàn)證策略訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，將訓(xùn)練集圖像分為10份，然后將每一份作為交叉驗(yàn)證集，其余作為訓(xùn)練集進(jìn)行模型訓(xùn)練。使用Pyradiomics（3.1.0）提取超聲圖像的影像組學(xué)特征，訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集超聲圖像均使用相同的提取器［9］。使用的特征提取方法包括：一階統(tǒng)計(jì)量、形狀、灰度共生矩陣、灰度行程矩陣、灰度區(qū)域大小矩陣、鄰域灰度差矩陣、灰度依賴矩陣；使用的圖像變換方法包括：小波變換、拉普拉斯變換、對(duì)數(shù)變換、指數(shù)變換及梯度變換。

2.數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征選擇：使用極小化極大（MinMax）、標(biāo)準(zhǔn)分?jǐn)?shù)（Z-score）及均值（Mean）方法對(duì)影像組學(xué)特征進(jìn)行特征縮放，以達(dá)到數(shù)據(jù)的歸一化，并提高數(shù)據(jù)的可比較性。為了減少特征數(shù)便于后續(xù)特征篩選和模型構(gòu)建，同時(shí)盡可能保留關(guān)鍵信息，使用主成分分析（PCA）和Pearson相關(guān)系數(shù)（PCC）進(jìn)行特征降維。本研究中，PCA的閾值為0.99，PCC的閾值為0.90。在特征篩選階段，使用方差分析（ANOVA）、遞歸特征消除（RFE）、相關(guān)特征法（Relief）及克魯斯卡爾-沃利斯法（KW）篩選方法選擇與標(biāo)簽數(shù)據(jù)最佳的影像組學(xué)特征。

3.模型構(gòu)建：基于不同的數(shù)據(jù)預(yù)處理及特征篩選方法，使用8種分類器構(gòu)建鑒別肝包蟲病分型的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，包括支持向量機(jī)（SVM）、自編碼器（AE）、線性判別分析（LDA）、隨機(jī)森林（RF）、邏輯回歸（LR）、自適應(yīng)增強(qiáng)（AB）、決策樹（DT）、樸素貝葉斯（NB）。模型構(gòu)建使用的軟件有：Python 3.7.9語言、FeAture Explorer 0.5.7軟件［10］。

三、統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

應(yīng)用Python 3.7.9、R 4.2.2語言，繪制受試者工作特征（ROC）曲線分析不同分類器中最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的診斷效能，曲線下面積（AUC）比較采用Delong檢驗(yàn)。Plt;0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

結(jié)" 果

一、訓(xùn)練集與獨(dú)立測試集臨床資料

訓(xùn)練集18 762張，獨(dú)立測試集4690張，其中訓(xùn)練集中CE超聲圖像6846張，AE超聲圖像11 916張；獨(dú)立測試集中CE超聲圖像1711張，AE超聲圖像2979張。訓(xùn)練集與獨(dú)立測試集臨床資料見表1。

二、超聲影像組學(xué)分析

對(duì)每張超聲圖像使用相同的提取器提取影像組學(xué)特征，共提取1130個(gè)影像組學(xué)特征。使用每一種特征篩選方法動(dòng)態(tài)選擇1～40個(gè)影像組學(xué)特征?；诓煌臄?shù)據(jù)預(yù)處理、特征降維及特征篩選方法，通過使用不同的分類器，共構(gòu)建了7680個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型以評(píng)估肝包蟲病患者的診斷分型。根據(jù)訓(xùn)練集中最高AUC及1-標(biāo)準(zhǔn)誤（1-SE）原則，挑選每一類分類器中的最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型。SVM中，使用MinMax進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCA進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出37個(gè)特征；AE中，使用Z-score進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCC進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出27個(gè)特征；LDA中，使用Mean進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCA進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出39個(gè)特征；RF中，使用Mean進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCC進(jìn)行特征降維，使用Relief進(jìn)行特征篩選，共篩選出32個(gè)特征；LR中，使用MinMax進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCA進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出32個(gè)特征；AB中，使用Mean進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCC進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出33個(gè)特征；DT中，使用MinMax進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCC進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出30個(gè)特征；NB中，使用MinMax進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCA進(jìn)行特征降維，使用RFE進(jìn)行特征篩選，共篩選出31個(gè)特征。不同分類器中最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建模參數(shù)見表2。

三、不同分類器中最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型分別在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的診斷效能

不同分類器中最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型分別在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的診斷效能見表3，4。RF模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的AUC分別為0.82、0.86，均高于其他模型，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05）。用于RF建模的32個(gè)影像組學(xué)特征見表5。根據(jù)1-SE原則，RF模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中的歸一化、特征降維、特征篩選方法及影像組學(xué)特征數(shù)的選擇見圖2。RF模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的ROC曲線圖見圖3。

討" 論

肝臟是包蟲病最常見的受累器官，幾乎所有原發(fā)性AE病灶和70%的CE病灶均來源于肝臟，CE與AE雖均由棘球絳蟲引起，但二者在形態(tài)學(xué)、流行病學(xué)、病理、臨床過程、預(yù)后及臨床治療等方面均明顯不同。CE呈膨脹性生長，推薦使用阿苯達(dá)唑藥物治療；AE呈浸潤性生長，有類似惡性腫瘤的特征，可出現(xiàn)遠(yuǎn)處轉(zhuǎn)移，也被稱為“蟲癌”，WHO推薦盡早行手術(shù)根治［11］。然而，AE患者常由于誤診而接受了錯(cuò)誤的治療，非活動(dòng)性CE囊腫（CE4或CE5）臨床常采用手術(shù)治療［3］。因此，準(zhǔn)確診斷肝包蟲病并進(jìn)一步明確CE或AE與患者后續(xù)的治療及預(yù)后息息相關(guān)。但是，我國肝包蟲病地方性流行區(qū)多為經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的中西部牧區(qū)，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展水平及基層衛(wèi)生醫(yī)療條件相對(duì)落后，可能延誤診斷，影響患者的治療及預(yù)后［12］。超聲檢查具有圖像直觀、無放射性、價(jià)廉、操作便倢等特點(diǎn)，是WHO推薦的首選影像學(xué)工具，非常適合在包蟲病流行區(qū)開展篩查工作［6，13-14］。但進(jìn)行肝包蟲病篩查的一線醫(yī)務(wù)工作者缺乏必要的基礎(chǔ)超聲知識(shí)，其診斷水平參差不齊，差異性較大，誤診肝包蟲病分型的情況時(shí)有發(fā)生［14-15］。

影像組學(xué)概念最早于2012年提出，其通過圖像獲取及重建、感興趣區(qū)勾畫、特征提取、特征篩選、模型構(gòu)建等過程，從超聲、CT、MRI等影像數(shù)據(jù)中高通量提取大量疾病的特征性影像特征［16］。憑借對(duì)海量影像數(shù)據(jù)中高緯特征信息的提取與挖掘，有助于輔助臨床醫(yī)師對(duì)疾病做出更精準(zhǔn)的診斷［17-19］。影像組學(xué)不僅代表了醫(yī)學(xué)與人工智能結(jié)合的前沿方向，也為未來醫(yī)療的發(fā)展開辟了新的道路。Jia等［20］綜述了超聲影像組學(xué)的臨床應(yīng)用價(jià)值，發(fā)現(xiàn)超聲影像組學(xué)目前主要應(yīng)用于鑒別良惡性腫塊（甲狀腺、乳腺、前列腺、肝臟等）、預(yù)測肝纖維化分級(jí)、評(píng)估腫瘤的生物學(xué)活性及分子特征等方面。目前尚未建立基于超聲圖像和人工智能技術(shù)輔助診斷肝包蟲病的規(guī)范。本研究利用兩中心的超聲數(shù)據(jù)集，遵循超聲影像組學(xué)流程，開發(fā)用于肝包蟲病診斷分型（CE與AE）的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，結(jié)果顯示，RF模型在訓(xùn)練集及獨(dú)立測試集中鑒別肝包蟲病分型的AUC分別為0.82、0.86，均高于SVM、AE、LDA、LR、AB、DT、NB模型，差異均有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（均Plt;0.05）。表明RF模型的診斷效能最佳。RF模型使用Mean進(jìn)行數(shù)據(jù)歸一化，使用PCC進(jìn)行特征降維，使用Relief進(jìn)行特征篩選，基于篩選出的32個(gè)影像組學(xué)特征進(jìn)行模型構(gòu)建，其在獨(dú)立測試集中的靈敏度、特異度、準(zhǔn)確率、AUC分別為0.62、0.89、0.76、0.86，具有良好的診斷效能。分析原因?yàn)椋孩俦狙芯考{入了迄今為止最多的肝包蟲病超聲圖像；②使用來自不同制造商的超聲儀器進(jìn)行成像，保證了模型的泛化性；③采用不同的歸一化、特征降維及特征篩選方法，動(dòng)態(tài)篩選了1～40個(gè)影像組學(xué)特征，最大程度地保留了原始特征矩陣的相關(guān)信息，有利于在達(dá)到盡可能高的AUC的同時(shí)減少特征數(shù)量，提高運(yùn)算速度；④為獲得最佳機(jī)器學(xué)習(xí)模型，本研究探索了大量模型，包括目前臨床廣泛應(yīng)用的SVM、RF及Boosting策略模型。

本研究的局限性：①未納入與肝包蟲病超聲表現(xiàn)相似的肝臟病變，特別是與AE相似的肝臟病變，如肝細(xì)胞癌、肝內(nèi)膽管細(xì)胞癌、肝膿腫、肝血管瘤、肝轉(zhuǎn)移瘤、肝臟囊腫等；②未納入與肝包蟲病患者診斷相關(guān)的臨床信息，而超聲醫(yī)師在真實(shí)臨床環(huán)境中極可能參考這些信息；③獨(dú)立測試集中機(jī)器學(xué)習(xí)模型的診斷準(zhǔn)確率仍不理想。目前，人工智能領(lǐng)域最流行的算法為深度學(xué)習(xí)，將該算法應(yīng)用到肝包蟲病數(shù)據(jù)集是本課題組未來的研究方向［21-23］；④構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型能否真正滿足肝包蟲病流行區(qū)的臨床工作，能否真正輔助肝包蟲病流行區(qū)的基層醫(yī)務(wù)工作者，需進(jìn)一步的探索和比較；⑤本數(shù)據(jù)集僅包含來自我國四川地區(qū)的超聲圖像，該模型在其他地區(qū)或其他國家對(duì)肝包蟲病分型的鑒別診斷效能亟待探討。

綜上所述，基于超聲影像組學(xué)構(gòu)建的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在鑒別肝包蟲病分型方面有較高的診斷效能，其中RF 模型對(duì)鑒別肝包蟲分型的診斷效能最佳，有助于肝包蟲病的精準(zhǔn)超聲診斷。今后可成立獨(dú)立的肝包蟲病輔助診斷及分型的超聲圖像工作站，并部署到醫(yī)療資源受限的包蟲病流行區(qū)，從而改善醫(yī)療資源及醫(yī)療服務(wù)的分配。

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（收稿日期：2023-11-25）