基于临床先验增强的多器官分析下的非对比 CT 食管 varices 评分
计算机视觉与模式识别
2025-12-29 v2
摘要
食管 varices（EV）是门环性肝硬化患者中约 60% 的关键并发症，出血风险约为 30%。虽然传统上通过侵入性内镜诊断，但非对比 CT（NCCT）潜在提供一种尚未在临床实践中充分利用的非侵入性替代方案。我们提出了 Multi-Organ-COhesion Network++（MOON++），这是一种新型多模态框架，通过综合分析 NCCT 扫描来增强 EV 评估。灵感来自临床证据表明器官体积关系与肝病严重程度相关，MOON++ 通过多模态学习综合分析食管、肝脏和脾脏的影像特征。我们使用 1,631 名患者进行评估，其中确诊为 EV 的患者被分为四个严重程度分级。在 239 名患者的验证和 289 名患者的独立测试中，结果显示传统单器官方法的性能显著优于 MOON++，在 G3 与 <G3 之间的严重 EV 分类中 AUC 分别为0.894与0.803，在>=G2 与 <G2 的中重度分级区分中分别为0.921与0.793。我们组织了涉及经验丰富放射科医生的读者研究，以进一步验证 MOON++ 的性能。据我们所知，MOON++ 是首个综合运用临床知识先验进行 EV 评估的多器官 NCCT 分析框架，可能为提供一种有前景的非侵入性诊断替代方案。
关键词
引用
@article{arxiv.2512.19415,
title = {Non-Contrast CT Esophageal Varices Grading through Clinical Prior-Enhanced Multi-Organ Analysis},
author = {Xiaoming Zhang and Chunli Li and Jiacheng Hao and Yuan Gao and Danyang Tu and Jianyi Qiao and Xiaoli Yin and Le Lu and Ling Zhang and Ke Yan and Yang Hou and Yu Shi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.19415},
year = {2025}
}
备注
Medical Image Analysis