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修订后的亚特兰大分类（1）将急性胰腺炎（AP）分为轻度、中度和重度。大多数病例为轻度，但8.8%的病例会发展为重度急性胰腺炎（SAP）（1）。SAP常导致胰腺周围组织坏死和多器官衰竭（2），在器官衰竭持续的情况下，死亡率可高达28%（1），且预后不良（3）。SAP的早期诊断和相应的护理治疗对于有效预防不良患者预后至关重要（4）。改良CT严重程度指数（MCTSI）是评估AP严重程度的有效工具（5），MCTSI评分越高，并发症发生率越高（6,7）。根据MCTSI评估胰腺坏死体积，分为0%（0分）、小于30%（2分）和大于30%（4分）（8）。区分坏死和非坏死的胰腺组织是一项挑战，这种评估需要由训练有素的专业专家进行。然而，即使对于专家来说，评估通常也只能提供定性信息，通常基于对医学影像（如 CT 扫描）的视觉分析（9）。深度学习系统可以独立提取特征进行大规模操作（10），并通过图像配准技术准确高效地分析图像，而无需专家指导。然而，胰腺的形状不规则且变化很大。此外，胰腺的计算机断层扫描（CT）扫描缺乏鲜明的对比度，通常没有清晰光滑的边界。因此，该器官的分割很困难（11-13）。先前的研究试图改进
人工智能模型协助医生量化急性胰腺炎中的胰腺坏死
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