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目的 甲狀腺相關眼病(thyroid-associated ophthalmopathy, TAO)是常見的眼病之一，通過CT圖像進行診斷和篩查對治療有著重要意義，但傳統(tǒng)方法依賴有經驗的醫(yī)生對CT進行分析和診斷，尚無有效的自動化方法。為此本文提出一種可以從CT圖像中自動提取特征進行TAO診斷的方法，輔助醫(yī)生進行診斷。方法 設計了Unet-Orbit分割網絡對CT中的眼肌進行圖像分割，隨后采用影像組學工具(PyRadiomics)從分割結果中的眼肌區(qū)域提取數(shù)值化特征。為了更好地利用影像組學的特征，設計了一個特征提取網絡，采用自動編碼器框架。將不同的眼肌提取到的特征，通過特征合并和變換進一步得到一組新特征。最后采用來自上海交通大學醫(yī)學院附屬第九人民醫(yī)院的1 912個CT圖像數(shù)據(jù)集，對使用原始影像組學特征的分類器與使用特征提取網絡后的特征的分類器進行了比較。結果 在醫(yī)院數(shù)據(jù)集上，該模型的診斷準確率、靈敏度和特異性分別為87.34%、84.73%和89.96%。結論 語義分割網絡可以高效分割眼肌區(qū)域，特征提取網絡得到的新特征可以提升多種不同分類器在TAO診斷的準確率，可能為TAO的診斷提供一個新工具。