利用高光谱成像技术无创诊断肾移植术后排斥反应的研究

杨哲; 段启龙; 陈艺; 廖涛; 司晓青; 王建宁

器官移植 ›› 2026, Vol. 17 ›› Issue (1) : 116 -123.

杨哲, 段启龙, 陈艺, 廖涛, 司晓青, 王建宁

作者信息 +

Author information +

文章历史 +

摘要

目的探索一种通过尿液高光谱成像技术对肾移植术后排斥反应进行快速、鉴别诊断的方法。方法收集118例肾移植术后受者的尿液样本中高光谱数据信息，构建深度学习模型对排斥反应类型进行诊断和分类。结果构建了一个基于34层残差网络(ResNet-34)的深度学习诊断模型，纳入了118例患者并将其划分为训练集与测试集。根据移植肾穿刺病理结果，将患者尿液样本分为5组：无排斥反应组、T细胞介导的排斥反应组、抗体介导的排斥反应组、混合排斥反应组及肾病复发组。结果显示，该模型对上述5组的诊断灵敏度分别为0.960、0.980、0.930、0.940和0.943，诊断特异度分别为0.983,0.993,0.997,0.989和0.989，总体诊断准确率达95.7%。结论本研究为肾移植术后排斥反应的鉴别诊断提供一种无创、快速、准确的辅助诊断方法。