人工智能辅助诊断技术在低剂量胸部 CT 检查 阅片中的应用效果论文

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【摘要】   目的：观察人工智能（AI）辅助诊断技术在低剂量胸部 CT 检查阅片中的应用效果。  方法： 选取 130 例行低剂量胸部 CT 检查的患者为研究对象，  先由放射科医师阅片，给出诊断结果，再结合 AI 辅助诊断技术阅片结果，  由放射科医师重新给出诊断结果。以 病理检查为诊断金标准，比较不同阅片方式中，不同病理类型结节（磨玻璃样结节、实性结节）检出率、不同直径（直径 <0.5 cm 与直径 0.5~2.0 cm）结节检出率和结节总检出率。  结果： 经病理检查，  130 例患者共检出结节 439 个，其中磨玻璃样结节 127 个，实性结节 312 个；直径 <0.5 cm 257 个，0.5~2.0 cm 182 个。AI 辅助医师阅片的磨玻璃样结节检出率和总检出率明显高于单纯医师阅片，差异有统计学意 义（ P<0.05）；  AI 辅助医师阅片的直径 <0.5 cm 结节检出率为 93.77%，  明显高于单纯医师阅片的 88.72%，  差异有统计学意义（P<0.05） 。 结论： AI 辅助诊断技术应用于低剂量胸部 CT 检查阅片可提高磨玻璃样结节检出率、结节总检出率和直径 <0.5 cm 结节检出率，效果优于 单纯医师阅片诊断效果。

【关键词】  人工智能辅助诊断技术；低剂量；胸部 CT；阅片；诊断；结节；检出率

      【 Abstract 】  Objective: To observe application effects of artificial intelligence (AI)-assisted diagnosis technology in low-dose chest CT image reading Methods: 130 patients who underwent low-dose chest CT examination were selected as the research objects. First, the radiologist read the images and gave the diagnosis results. Combined with the results of AI-assisted diagnosis technology, the radiologist then gave new diagnosis results. Using the pathological examination results as the diagnostic gold standard, the detection rates of different pathological nodules (ground glass nodules, solid nodules), the detection rates of the nodules of different sizes (diameter <0.5 cm and diameter 0.5-2.0 cm) and the total detection rate were compared the two image reading methods. Results: The pathological examination showed that a total of 439 nodules were detected in 130 patients, of which 127 were ground-glass nodules and 312 were solid nodules; and 257 were less than 0.5 cm in diameter and 182 were 0.5-2.0 cm in diameter. The detection rate and total detection rate of ground-glass nodules in AI-assisted physician reading were significantly higher than those of simple physician reading, and the differences were statistically significant (P<0.05). The detection rate of nodules with the diameter <0.5 cm in the AI-assisted physician reading was 93.77%, which was significantly higher than 88.72% of the simple physician reading, and the difference was statistically significant (P<0.05). Conclusions: AI- assisted diagnosis technology applied to the low-dose chest CT image reading can improve the detection rate and the total detection rate of ground glass nodules as well as the detection rate of nodules with the diameter <0.5 cm. Moreover, it is superior to simple physician reading.
      【Key words】  Artificial intelligence-assisted diagnosis technology; Low dose; Chest CT; Image reading; Diagnosis; Nodule; Detection rate

      降低胸部 CT 检查辐射剂量会影响图像质量， 导致伪影增加，造成放射科医师视觉疲劳，影响诊 断 [1] 。人工智能（AI）辅助诊断技术能够对病灶位 置准确分辨，辅助医师完成诊断。本文观察 AI 辅助 诊断技术在低剂量胸部 CT 检查阅片中的应用效果。


1  资料与方法

1.1   一般资料   选取 2019 年 6 月至 2020 年 12 月本院收治的 130 例行低剂量胸部 CT 检查的患者为 研究对象。纳入标准：行低剂量胸部 CT 检查。排 除标准：处于妊娠期。患者及家属对本研究内容了 解且自愿签署知情同意书，研究经本院伦理委员会 审批通过（20190112）。患者年龄 26~76 岁，  平均 （58.43±6.24）岁。

1.2   方法   130 例患者采用低剂量胸部 CT（佳能， 型 号 为 Aquilion ONE 320 排）  检 查。  开 启 LDCT 低剂量扫描模式，螺距控制在 1 之内，机架旋转 时间控制在 0.5 s，重建层厚 2.0 mm，扫描矩阵为 512×512，   层 间 隔 2.0 mm，  120 kV，30~50 mAs。

      患者头位先进，深吸气屏气 15 s 后完成全肺扫描。 先由 3 位具有 5 年以上临床经验的放射科医师共同 对检测结果进行分析和判断，  对病变位置的形态、 大小、位置、密度、边缘情况以及内部整体结构等 详细分析，给出相应的诊断。再结合 AI 辅助诊断 技术，由上述 3 位放射科医师重新给出诊断结果。 AI 分析软件使用北京数坤科技肺炎辅助诊断系统 Version1.17.0（北京数坤网络科技有限公司）。

1.3   观察指标    （1）以病理检查为诊断金标准， 比较不同阅片方式中，不同病理类型结节（磨玻璃 样结节、实性结节） 检出率和结节总检出率。（2） 以病理检查为诊断金标准，比较不同阅片方式中， 不同直径结节（直径 <0.5 cm 与直径 0.5~2.0 cm） 检出率。

1.4   统计学方法   应用 SPSS 21.0 软件进行统计学 分析，计量资料以（  ±s ）表示，计数资料采用 χ2 检验，以 P<0.05 为差异有统计学意义。

2  结果

2.1   不同阅片方式的不同病理类型结节检出率比 较   经病理检查，  130 例患者共检出结节 439 个， 其中磨玻璃样结节 127 个，实性结节 312 个。AI 辅助医师阅片检出结节共 417 个，其中磨玻璃样结 节 120 个，实性结节 297 个。单纯医师阅片检出结 节共 397 个，其中磨玻璃样结节 111 个，实性结节 286 个。AI 辅助医师阅片的磨玻璃样结节检出率和 总检出率均明显高于单纯医师阅片，差异有统计学 意义（ P<0.05）。见表 1。


2.2    不同阅片方式的 不同直径结节检出率比 较   经病理检查，  130 例患者共检出结节 439 个， 其 中 直 径 <0.5 cm 257 个，   直 径 0.5~2.0 cm 182 个。AI 辅助医师阅片检出结节共 417 个，其中直 径 <0.5 cm 241 个，  直径 0.5~2.0 cm 176 个。单纯医 师阅片检出结节共 397 个，  其中直径 <0.5 cm 228 个，  直径 0.5~2.0 cm 169 个。AI 辅助医师阅片直 径 <0.5 cm 结节检出率为 93.77%，明显高于单纯医 师阅片的 88.72%，差异有统计学意义（P<0.05）。见表 2。

3  讨论

      目前 AI 辅助诊断技术可做到自动识别且自动 定位肺结节，并明显标记，自动测量病灶结节的 最大径、最小径、体积、CT 值等信息，在提高放 射科医师工作效率和结节检出率方面显示出巨大的 潜力 [2-4]。

      本研究结果显示，  AI 辅助医师阅片的磨玻璃 样结节检出率、直径 <0.5 cm 结节检出率和总检出 率均明显高于单纯医师阅片。分析原因为， LDCT中， 辐射剂量小会影响细小肺结节显示率，增加医师阅 片难度；医师工作量大，受限于自身视力、精力因 素，  对于低密度、小直径结节，  易出现漏诊情况； 而 AI 技术具有庞大数据库支撑，且不会因工作强 度大而影响工作质量 [5-6] 。值得注意的是，虽然 AI 阅片会提高检出率，但也可能因过于敏感，导致诊 断假阳性率升高，故在 AI 阅片后，  仍需医师把关。 因本研究纳入样本数较少，其结果可能存在偏倚， 后续仍需加大样本量展开深入研究予以印证。

      综上所述，  AI 辅助诊断技术应用于低剂量胸 部 CT 检查阅片可提高磨玻璃样结节检出率、结节 总检出率和直径 <0.5 cm 结节检出率，效果优于单 纯医师阅片。

参考文献

[1]    唐威，王建卫，吴宁，等 . 计算机辅助检测系统在低剂量肺癌筛查结节检出中的应用价值 [J]. 中华放射学杂志，  2012， 46（7）：619-623.
[2]    赵超 . 人工智能识别软件辅助阅片在胸部 CT 肺结节检出中的应用价值 [J]. 医疗装备，2020，33（22）：31-32.
[3]    金晨望，郭佑民 . 人工智能辅助诊断技术在低剂量 CT 肺结节筛查中的应用及质控 [J]. 中华放射学杂志， 2019， 53（1）： 6-8.
[4]     陈国飞，  刘远健 . 基于人工智能的胸部 CT 智能辅助诊断系统在 LDCT 数据集上的应用研究 [J]. 现代医用影像学，2020，29 （1）：76-77.
[5]    侍晔，曹珲，刘政呈，等 . 人工智能辅助诊断肺结节的临床价值分析 [J]. 医药前沿，2020，10（19）：63.
[6]    范海燕，王霄鹏，李鹏，等 . 低剂量胸部 CT 扫描诊断肺癌的价值 [J]. 中国社区医师，2019，35（36）：139.

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