人工智能肺小结节检测系统在低剂量CT肺筛查中的价值

• 作者: 周其敏 吴志伟 钟庆童 许航伟 王晓洁 戴英娟 肖珂
• 来源期刊: 医学影像学杂志
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 肺结节 体层摄影术,X线计算机
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 2025-2028
• 页数: 4页
• 分类号: R734.2|R814.42
• 语种: 中文

摘要

目的 探讨人工智能(AI)肺结节检测系统在低剂量CT结节筛查及诊断中的检出时间、漏检率、假阳性率及准确率,判断其辅助诊断效能.方法 对我院行肺小结节低剂量CT扫描的患者共6 537例进行回顾性分析,选择经手术病理证实的52例共57个结节作为观察对象,然后分别用AI肺结节检测系统(AI组)、人工(人工组)及人工+AI(人工辅助AI组)进行分析,对每组肺结节的检出时间、漏检率、假阳性率及诊断准确率进行统计分析.结果 AI组肺结节检出假阳性率为24.8％,漏检率为0;人工组假阳性率为0,对小于5 mm的肺结节漏检率为39.1％.人工辅助AI组假阳性率及漏检率均为0.人工辅助AI组肺结节的平均检出时间为(138 ±96) s,明显小于单纯人工组的(478 ± 306) s,且差异具有统计学意义(P ＜0.001).A1检测为低至中度恶性概率结节的准确率为5.8％,高恶性概率结节的准确率为86.5％,人工辅助AI组恶性结节诊断准确率为98.2％.结论 尽管存在一定的假阳性率,但AI辅助诊断系统对肺结节的总体检出能力良好.人工阅片辅助AI阅片为最佳解决方案,可以显著减少阅片时间、提高阅片效率、降低漏检率及假阳性率,提高了肺小结节的诊断准确率.