肺不同分区结节及其大小、密度对人工智能检出效果的影响

摘要：

目的 探讨人工智能(AI)对肺不同分区的结节及其大小、密度对AI检出结节效果的影响.方法 分析220例胸部CT图像,由2名高级影像诊断医师确定的真性结节数与AI检出的结节数进行比较,按照肺不同分区、不同最大径和不同密度记录真阳性结节数、假阳性结节数和假阴性结节数,并计算真阳性结节检出率(TPNDR)、假阳性结节检出率(FPNDR)、假阴性结节漏检率(FNNMR),并对以上不同分组间AI检出结节的TPNDR、FPNDR、FNNMR进行统计分析.结果 ①AI在肺不同分区的TPNDR、FPNDR和FNNMR区间差异均有统计学意义(P<0.05),AI在胸膜下区的TPNDR(97.1％)、胸膜粘连区的FPNDR(31.6％)和肺门区的FNNMR(19.8％)显著高于同组其他肺分区(P<0.05).②AI在不同最大径分组的TPNDR、FPNDR和FNNMR组间差异均无统计学意义(P>0.05),但各结节最大径分组中,TPN-DR、FNNMR在各肺分区间的差异均有统计学意义(P<0.05),5 mm≤最大径≤10 mm组和10 mm<最大径≤30 mm组的FPNDR在各肺分区间的差异均有统计学意义(P<0.05).AI对不同大小结节的TPNDR在胸膜下区的较高,对较大结节(最大径≥5 mm)的FPNDR在胸膜粘连区较高.③AI在不同结节密度分组的TPNDR、FPNDR和FNNMR组间差异均无统计学意义(P>0.05),但各结节密度分组中,TPNDR、FPNDR和FNNMR在各肺分区间的差异均有统计学意义(P<0.05).AI对磨玻璃结节的TPNDR在肺门区最高(96.3％,P=0.011),FPNDR和FNNMR在胸膜粘连区最高(62.5％,P=0.000;18.2％,P=0.011).AI对部分实性结节和实性结节的TPNDR均在胸膜下区最高(94.0％,P=0.035;99.7％,P=0.000),FNNMR均在肺门区最高(19.0％,P=0.035;27.6％,P=0.000),对部分实性结节的FPNDR在中央区最高(28.8％,P=0.016),对实性结节的FPNDR在胸膜粘连区最高(27.4％,P=0.002).结论 结节位置对AI检出结节效果存在影响,结节的大小、密度对AI检出结节效果不存在影响.

关键词：人工智能;CT;肺结节

所属期刊栏目：42

分类号：R814.42;R563(放射医学)

在线出版日期：2021-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：937-942