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| 目的 开发一种基于 MRI 的人工智能（AI）分割算法，尝试实现常染色体显性多囊肾病（ADPKD）患者肾体积的
全自动精准测量，并验证其临床可靠性。 方法 回顾性收集浙江中医药大学附属杭州市中医院 121 例和杭州师范大学附属
萧山医院 29 例 ADPKD 患者的临床资料，基于轴位 T2 加权像脂肪抑制序列，构建基于 Swin-UNet 的多囊肾分割模型（SwinUNetMC）架构，采用随机分层抽样进行性能验证，实现肾脏自动分割与体积测量，并与椭球方程法（下称传统方法）进行一致
性分析。 结果 训练集 Dice=0.982（交并比=0.96），测试集 Dice=0.969（交并比=0.94），AI 分割算法与传统方法高度相关
（r＞0.98），但存在系统性偏差，肾脏总体积差异范围约为-333.3~278.0 mL。 结论 本研究提出的基于 MRI 的 AI 分割算法可
实现 ADPKD 患者肾体积全自动精准测量，与传统方法一致性良好，具有较好的稳定性及分割效率。 |
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| 基金项目:浙江省中医药科技计划项目（2025ZL083）；杭州市生物医药和健康产业发展扶持科技专项立项项目（2024WJC163） |
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