人工智能对基层影像医生筛查肺结节的辅助价值
目的 探讨基层影像医生结合人工智能辅助诊断系统对厚层CT中4 mm以上结节检出效能的差异.方法 前瞻性收集2019年1月1日至1月31日在我院接受常规胸部CT检查的118例患者并进行层厚5 mm骨算法重建,由两位十年以上诊断经验的主治医师和一位十五年以上诊断经验的副主任医师借助人工智能软件(InferRead CT_Lung 6.0,Infervision,Beijing,推想科技)确定肺结节金标准.由基层医院两位主治医师对CT图像进行独立阅片,记录结节的数量、位置、长径和标记时间,两周后再次借助AI对同一批图像进行阅片,计算医生独立阅片(A组)及借助AI(B组)两种情况下的结节检测敏感度、假阳性率,同时比较两种情况标记时间.结果 A组和B组对于4 mm以上肺结节检出总数分别为172和293个,其中真阳性结节数分别为112和171个,假阳性结节数分别为60和122个.B组肺结节的检测敏感度显著高于A组(P<0.01).A、B两组医生肺结节平均检测时间比较,差异有统计学意义(P<0.05).结论 AI对于肺结节检出具有较好的辅助能力,借助AI辅助诊断系统的基层影像医生对厚层图像4 mm以上肺结节的标记时间更短,结节诊断敏感度更高.
人工智能、厚层、基层影像医生、肺结节、检出效能
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R318.04(医用一般科学)
2021-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共5页
99-101,105,封3
