AI肺小结节检测系统用于低剂量CT肺筛查中的应用研究

摘要：

目的 探讨人工智能(AI)肺小结节检测系统用于低剂量CT肺筛查中的应用价值.方法 回顾性分析广东医科大学附属第二医院在2020年12月至2022年6月期间开展低剂量CT筛查的肺小结节患者150例的临床资料,将获取的CT图像分别用人工检测法、AI肺小结节检测系统进行阅片,记录结节检出率.同时以超声支气管镜引导下经支气管肺活检术(EBUS-TBLB)检查为金标准,比较不同方法对恶性结节的检出价值.结果 150例肺筛查患者以联合应用为标准,共筛查出154个肺小结节,AI组检出数186个高于人工组的113个及联合应用组的154个,漏检率0低于人工组的36.28％,但误检率17.20％高于人工组的1.77％,差异有统计学意义(P<0.05).AI组对直径<5mm、5～10mm的结节检出率高于人工组,肺周围区的肺小结节检出率高于对照组(P<0.05),两组对直径>10mm的结节检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05).AI检测组的阅片时间、平均检出时间均短于人工组(P<0.05).150例患者以EBUS-TBLB检查结果为金标准,其中恶性结节11例(7.33％),联合应用对恶性肺小结节的诊断灵敏度、准确性、阳性预测值均高于人工检测、AI肺小结节检测,差异有统计学意义(P<0.05).结论 AI肺小结节检测系统用于低剂量CT肺筛查,肺小结节检出率较高,减少阅片时间,提高阅片效率,但人工阅片辅助AI阅片,可降低疾病漏诊率,有效鉴别病灶良恶性.

关键词：AI、肺小结节、低剂量、CT

所属期刊栏目：21

分类号：R445.3(诊断学)

在线出版日期：2023-05-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：43-45