Objectif Cette étude vise à intégrer plusieurs types de données cliniques facilement accessibles avec des images échographiques 2D conventionnelles pour construire un modèle de réseau neuronal profond afin d'évaluer différents degrés de sévérité de la stéatose hépatique (SLD). Méthodes Les données cliniques et les images échographiques de 649 patients ayant subi un examen d'imagerie par atténuation ultrasonore (ATI) ont été recueillies rétrospectivement. En utilisant ATI comme référence, les patients ont été classés en quatre groupes : normal (S0), léger (S1), modéré (S2) et sévère (S3). Ils ont été répartis au hasard en ensembles d'entraînement et de validation selon un ratio de 8:2. Le modèle CLIP a été utilisé pour extraire des caractéristiques multimodales cliniques et d'images, puis des modèles de forêt aléatoire (RF) et de perceptron multicouche (MLP) ont été entraînés séparément. La performance diagnostique des modèles multimodaux a été comparée à celle des modèles unimodaux dans l'ensemble de validation. Résultats Comparé au modèle RF, le modèle MLP a montré de meilleures performances [AUC (IC à 95%) : S0=0.96 (0.93–0.99), S1=0.99 (0.96–1.00), S2=0.75 (0.64–0.82), S3=0.88 (0.81–0.93)]. Par rapport aux modèles unimodaux [données cliniques uniquement AUC (IC à 95%) : 0.89 (0.81–0.95), 0.69 (0.52–0.79), 0.64 (0.43–0.67), 0.80 (0.73–0.90) ; images uniquement AUC (IC à 95%) : 0.91 (0.86–0.96), 0.89 (0.67–0.89), 0.69 (0.58–0.78), 0.86 (0.82–0.94)], le modèle fusionnant données cliniques et images a affiché une performance significativement meilleure à tous les niveaux. La précision, le rappel, les scores F1 et F2, la matrice de confusion et les courbes de perte ont confirmé que la fusion multimodale améliore significativement la performance globale de l'entraînement et de la prédiction. Conclusion Le modèle multimodal MLP basé sur CLIP construit dans cette étude permet une classification automatique efficace du degré de sévérité de la stéatose hépatique, démontrant les avantages significatifs de la fusion des données cliniques et échographiques pour une classification précise de la stéatose hépatique, fournissant un outil d'évaluation auxiliaire précis et fiable pour la gestion clinique de la maladie hépatique grasse chronique.

stéatose hépatique;images échographiques;données cliniques;apprentissage profond;imagerie par atténuation