近日，佛山市第一人民医院影像中心科研团队在应用人工智能（影像组学及深度学习技术）在直肠癌淋巴结转移预测、预后评估领域诊断研究中取得喜人的进展，接连在两个国际著名杂志上发表高水平论文，为AI技术在直肠癌诊疗中的应用作出重要价值的探索性研究。

据了解，佛山市第一人民医院影像中心科研团队开发的基于多参数MRI的深度学习与影像组学（DLR）模型显著提升了直肠癌术前淋巴结转移的预测性能，优于单独的深度学习或影像组学模型，其中MobileNet-V3-large结合影像组学特征表现最佳。通过SHAP工具和Grad-CAM技术对模型进行分析和可视化，揭示了关键特征对预测的贡献，并显著提高了初级和资深放射科医师的诊断表现。此外，DLR模型在疾病无生存期风险分层中表现优秀，为临床精准诊疗提供了有力支持。影像中心杨云竣主治医师、规培医生韩凯婷为该论文的共同第一作者，影像中心徐志锋主任医师为通讯作者，信息管理科潘嘉伟在研究中亦提供了技术支持。

据介绍，佛山市第一人民医院影像中心科研团队开发了整合临床参数与MRI深度学习影像组学特征的CDLR模型，用于预测直肠癌术前淋巴结转移。通过T2WI和DWI提取特征，评估五种机器学习算法（k-最近邻、轻梯度提升机、逻辑回归、随机森林和支持向量机）后确定逻辑回归算法最佳。CDLR模型显著优于单独的临床模型和DLR模型，展示了其在提高预测准确性和辅助精准诊疗中的重要潜力。佛山市第一人民医院研究影像中心杨云竣主治医师为该论文的第一作者，影像中心徐志锋主任医师为通讯作者。（佛山市第一人民医院）