由于伴胆道癌栓(BDTT)的肝细胞癌(HCC)患者的手术预后与普通肝癌患者相比有显著的差异，因此胆管癌栓的术前诊断在临床上十分重要。虽然扩张的胆管(DBSpectroscopyDs)可以作为诊断胆道癌栓的生物标志物，但医生在报告影像学扫描结果时很容易将其忽视，导致临床上对胆道癌栓存在较高的漏诊率。本文的目CL 318952分子量的是开发一种基于医学影像的自动化诊断胆道癌栓的人工智能(AI)框架。本文提出的CB-839采购AI框架包括两个阶段。首先，采用目标检测神经网络Faster R-CNN来识别扩张胆管；然后，如果被识别出存在扩张胆管的图像的比例超过某个阈值，则诊断肝癌患者体内存在胆道癌栓。基于从32名肝癌患者(16名伴胆道癌栓患者和16名普通肝癌患者，1∶1匹配)收集到的2354张CT图像，所提出的AI诊断框架在扩张胆管识别层面上实现了0.92的平均真阳率，在伴胆道癌栓患者诊断层面上实现了0.81的真阳率。本文所提方法在伴胆道癌栓患者诊断层面上的AUC值为0.94 (95%CI:0.87,1.00)，相比之下，基于术前临床变量进行诊断的随机森林取得的AUC值为0.71(95%CI:0.51,0.90)。在实际数据集上取得的高精度结果表明，本文提出的基于CT图像的AI框架在诊断和定位胆道癌栓方面是成功的。