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人工智能评估不同前置自适应迭代技术下仿真体模肺结节
人工智能评估不同前置自适应迭代技术下仿真体模肺结节
作者:
康文焱
文洁
李丽
李天然
林蒙
罗德红
钟贻洪
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
人工智能
孤立性肺结节
体层摄影术,X线计算机
前置自适应迭代技术
摘要:
目的 探讨宽体能谱CT扫描并设置不同前置自适应迭代技术(ASIR-V)时,应用人工智能(AI)计算机辅助检测肺结节软件,对胸部仿真体模中肺结节检出率以及自动化测量的准确性.方法 2017年12月至2018年3月,应用胸部仿真体模进行扫描,体模中放置16个直径、密度、形态不同的肺结节模型,采用Revolution CT宽体能谱扫描协议,设置ASIR-V权重分别为0%、20%、30%、40%、50%进行扫描.经过Spearman相关性分析各组的辐射剂量容积CT剂量指数(CTDIvol)、剂量长度乘积(DLP).扫描数据导入图玛深维人工肺结节分析软件中,对检出结节性质进行评估,应用组间相关系数(ICC)检测各组间的差异.结果 随着ASIR-V权重增加,患者的有效剂量逐渐降低,5组辐射剂量CTDIvol为7.93、7.24、5.85、5.15、3.76 mGy、DLP为379、346、280、246、179 mGy·cm,均呈逐渐下降趋势,前置ASIR-V权重与CTDIvol及DLP之间呈线性负相关性,r值为-0.969.人工智能与医师对于肺结节检出率差异无统计学意义(P>0.05).人工智能对不同前置ASIR-V条件下检出肺结节直径、体积、CT值及恶性百分比具有高度一致性,ICC值0.981~1.000.结论 宽体能谱CT行胸部扫描时,在一定范围内随着ASIR-V权重的增加,辐射剂量显著降低,增加ASIR-V并不影响人工智能对肺结节的检出及性质分析判断,因此人工智能评估临床患者肺结节时,可以应用较高ASIR-V,减低辐射剂量.
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文献信息
篇名
人工智能评估不同前置自适应迭代技术下仿真体模肺结节
来源期刊
中华医学杂志
学科
关键词
人工智能
孤立性肺结节
体层摄影术,X线计算机
前置自适应迭代技术
年,卷(期)
2019,(43)
所属期刊栏目
基础研究
研究方向
页码范围
3424-3427
页数
4页
分类号
字数
3572字
语种
中文
DOI
10.3760/cma.j.issn.0376-2491.2019.43.015
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节点文献
人工智能
孤立性肺结节
体层摄影术,X线计算机
前置自适应迭代技术
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中华医学杂志
主办单位:
中华医学会
出版周期:
周刊
ISSN:
0376-2491
CN:
11-2137/R
开本:
大16开
出版地:
北京市西城区宣武门东河沿街69号
邮发代号:
2-588
创刊时间:
1915
语种:
chi
出版文献量(篇)
21130
总下载数(次)
49
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