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        人工智能輔助診斷系統(tǒng)在肺結(jié)節(jié)篩查的臨床價(jià)值

        2020-10-19 19:48:51李曉琳蔡喜梅代孔靈
        健康大視野 2020年10期
        關(guān)鍵詞:肺結(jié)節(jié)人工智能

        李曉琳 蔡喜梅 代孔靈

        【摘 要】目的: 探討人工智能輔助診斷系統(tǒng)(AI)在肺結(jié)節(jié)篩查的臨床價(jià)值。方法:隨機(jī)選取本院2019年3月-2019年9月期間我院行AI系統(tǒng)診斷為肺結(jié)節(jié)的患者160例,將同一檢查圖像由臨床和CT醫(yī)師共同人工識(shí)別,比較兩者結(jié)節(jié)檢出差異率。結(jié)果:AI軟件系統(tǒng)共檢測(cè)出704個(gè)結(jié)節(jié),醫(yī)師人工檢測(cè)出683個(gè),差異無統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P>0.05),主要體現(xiàn)在結(jié)節(jié)<5mm、在5mm-10mm之間的結(jié)節(jié),以及實(shí)性結(jié)節(jié)和磨玻璃密度結(jié)節(jié)的檢出率。結(jié)論:人工智能的胸部CT智能輔助診斷系統(tǒng)運(yùn)用在肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)中可以提高對(duì)微小結(jié)節(jié)的檢測(cè)率,AI系統(tǒng)在檢測(cè)微小結(jié)節(jié)時(shí)具有很高的優(yōu)勢(shì)。

        【關(guān)鍵詞】人工智能;肺結(jié)節(jié);胸部CT

        【中圖分類號(hào)】R749.4 【文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼】A 【文章編號(hào)】1005-0019(2020)10-038-02

        肺癌的早期表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié),對(duì)肺癌的診斷多數(shù)采用CT技術(shù),但是大量的CT影像需要醫(yī)師們的精準(zhǔn)分析,大大增加了醫(yī)師們的閱片壓力,這很可能造成漏診情況的發(fā)生[1]。目前人工智能(AI)算法已經(jīng)成為肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的熱點(diǎn)方向,能夠幫助醫(yī)師迅速且準(zhǔn)確的找到肺結(jié)節(jié),盡早發(fā)現(xiàn)肺癌風(fēng)險(xiǎn),提升肺癌檢測(cè)與防治的效率,有利于肺癌患者病情的及早發(fā)現(xiàn)、診斷與治療。本文旨在利用AI輔助診斷來提高肺結(jié)節(jié)檢出率,并分析其在臨床應(yīng)用中的價(jià)值。

        1 資料與方法

        1.1 一般資料 在云南省中醫(yī)醫(yī)院AI系統(tǒng)中隨機(jī)選取2019年3月-2019年9月期間在我院行診斷為肺結(jié)節(jié)患者160例,患者最小年齡是25歲,最大年齡74歲?;颊邎D像入選標(biāo)準(zhǔn):圖像顯示至少1枚非鈣化結(jié)節(jié);有層厚≤1.25mm的胸部CT圖像;排除患有肺炎、肺水腫、纖維化、廣泛瘢痕形成,間質(zhì)性肺病、彌漫性轉(zhuǎn)移以及存在嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)偽影。

        1.2 CT掃描 所有患者使用每個(gè)GE公司128層排螺旋CT進(jìn)行掃描。對(duì)患者進(jìn)行掃描時(shí),均以胸廓入口開始至肺底部,掃描全過程需要患者一次吸氣后屏氣待全肺掃描結(jié)束。掃描管電壓值設(shè)置為120kV或140kV;管電流值設(shè)置在200mA-340mA;層厚設(shè)置為0.625mm,螺距設(shè)置為1.375:1;圖像矩陣設(shè)置為512×512。

        1.3 AI肺結(jié)節(jié)檢測(cè) (1)AI系統(tǒng)使用由北京推想科技有限公司提供AI軟件,由AI軟件對(duì)患者數(shù)據(jù)的肺結(jié)節(jié)進(jìn)行批量識(shí)別與標(biāo)記。(2)人工識(shí)別由我院腫瘤科醫(yī)師、肺病科、放射科主治醫(yī)師共同參與,需至少3位醫(yī)師達(dá)成一致意見為準(zhǔn)。

        1.4 結(jié)節(jié)標(biāo)準(zhǔn)認(rèn)定 結(jié)節(jié)的認(rèn)定在CT橫斷面實(shí)施觀察,對(duì)疑似病灶位置進(jìn)行確定后,將每個(gè)非鈣化結(jié)節(jié)的位置、密度、大小進(jìn)行詳細(xì)記錄。結(jié)節(jié)位置按照與胸膜的位置分組:與胸膜相連的為一組,與胸膜距離在2cm以內(nèi)但不相連的為周圍性結(jié)節(jié)組,結(jié)節(jié)與肺門距離在2cm以內(nèi)為肺門區(qū)結(jié)節(jié)組,結(jié)節(jié)位于周圍性結(jié)節(jié)與肺門區(qū)結(jié)節(jié)之間的為中心性結(jié)節(jié)。結(jié)節(jié)大小分組:結(jié)節(jié)<5mm、結(jié)節(jié)在5mm-10mm間以及結(jié)節(jié)>10mm。結(jié)節(jié)密度可分為磨玻璃密度結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)、實(shí)性結(jié)節(jié)。磨玻璃密度結(jié)節(jié)定義:肺內(nèi)模糊、密度比肺組織稍大而沒有遮蓋血管、支氣管等肺紋理結(jié)構(gòu)的結(jié)節(jié);部分實(shí)性結(jié)節(jié)定義:結(jié)節(jié)內(nèi)同時(shí)含有磨玻璃密度成分和實(shí)性軟組織密度成分[2]。

        1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理用SPSS21.0統(tǒng)計(jì)學(xué)分析軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和處理。

        2 結(jié)果

        AI軟件系統(tǒng)共檢測(cè)出704個(gè)結(jié)節(jié),醫(yī)師檢測(cè)出683個(gè),AI系統(tǒng)對(duì)肺結(jié)節(jié)檢出率的靈敏度稍高于醫(yī)師檢出率,但兩者之間無明顯差異(P>0.05)。AI系統(tǒng)檢測(cè)較醫(yī)師檢測(cè)出更多的肺結(jié)節(jié)多在于結(jié)節(jié)<5mm、在5mm-10mm之間的結(jié)節(jié),以及實(shí)性結(jié)節(jié)和磨玻璃密度結(jié)節(jié)。醫(yī)師在檢測(cè)<5mm結(jié)節(jié)時(shí)漏檢20例,5mm-10mm之間的結(jié)節(jié)漏檢8例;實(shí)性結(jié)節(jié)漏檢17例,磨玻璃密度結(jié)節(jié)漏檢11例。 AI系統(tǒng)在檢測(cè)結(jié)節(jié)<0.05mm時(shí)漏檢7例;實(shí)性結(jié)節(jié)漏檢6例,磨玻璃密度結(jié)節(jié)漏檢1例。AI系統(tǒng)在檢測(cè)微小結(jié)節(jié)時(shí)的靈敏度明顯高于醫(yī)師(P<0.05)。

        3 討論

        肺癌是臨床常見惡性腫瘤,具有高病死率,有研究表明在肺癌早期患者中,微浸潤性癌與原位癌在術(shù)后五年的生存率非常高[3],由此可見,肺癌越早發(fā)現(xiàn)越早治療對(duì)患者的預(yù)后有很重要的意義。AI系統(tǒng)出現(xiàn)后,應(yīng)用于肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)中,不僅減輕了醫(yī)師的工作量,同時(shí)降低了誤診與漏診率。AI系統(tǒng)已經(jīng)廣泛運(yùn)用與影像、病理等多個(gè)醫(yī)學(xué)領(lǐng)域,AI系統(tǒng)主要用于異常發(fā)現(xiàn)、量化測(cè)量等方面。但是AI系統(tǒng)的運(yùn)用處于早期階段,仍有很多問題等待改善。

        在非鈣化結(jié)節(jié)的檢出情況中,AI系統(tǒng)的檢出率略高于醫(yī)師的檢出率,尤其表現(xiàn)在實(shí)行結(jié)節(jié)和結(jié)節(jié)<5mm。醫(yī)師漏檢結(jié)節(jié)主要集中在<5mm的結(jié)節(jié),漏檢20例,這主要是因?yàn)槿搜蹖?duì)特別小的結(jié)節(jié)會(huì)看不見,除非仔細(xì)觀察連續(xù)斷面圖像,由于片量加大及時(shí)間問題,容易造成醫(yī)師漏檢;而AI系統(tǒng)在檢測(cè)<5mm結(jié)節(jié)時(shí),也漏診了7例,主要是因?yàn)樵趯?duì)影響進(jìn)行檢測(cè)時(shí)采用的是水平軸位圖像,這時(shí)的小結(jié)節(jié)類似于血管斷面軸位的投影,因此容易漏診。AI系統(tǒng)在檢測(cè)微小結(jié)節(jié)時(shí)的靈敏度明顯高于影像醫(yī)師(P<0.05),這說明AI系統(tǒng)檢測(cè)微小結(jié)節(jié)時(shí)比醫(yī)師檢測(cè)時(shí)更具有優(yōu)勢(shì),但是對(duì)于血管斷面等結(jié)節(jié)的判斷仍會(huì)出現(xiàn)失誤,這是AI系統(tǒng)需要改進(jìn)的地方。AI系統(tǒng)檢測(cè)結(jié)果要與臨床特征相結(jié)合,對(duì)患者的預(yù)后能力可以大幅度提高,這樣也是AI系統(tǒng)在未來發(fā)展的方向。

        綜上所述,人工智能的胸部CT智能輔助診斷系統(tǒng)運(yùn)用在肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)中可以提高對(duì)微小結(jié)節(jié)的檢測(cè)率,但對(duì)于血管斷面等結(jié)節(jié)的判斷還待改進(jìn),目前可以作為影像醫(yī)師在篩查肺結(jié)節(jié)中的輔助工具。

        參考文獻(xiàn)

        [1]Sui Y,wei Y,Zhao D.Computer-aided lung nodule recognition by SVM classifier based on combination of random underampling and SMOTE.Comput Math Methods Med,2015,2015:368674.doi:10.115/2015/368675

        [2]李欣菱,郭芳芳,周振等.基于深度學(xué)習(xí)的人工智能胸部CT肺結(jié)節(jié)檢測(cè)效能評(píng)估[J].中國肺癌雜志,2019,6(6):336-340.

        [3]蔡雅倩,張正華,韓丹等.AI對(duì)肺磨玻璃結(jié)節(jié)篩查及定性的臨床應(yīng)用研究[J].放射學(xué)實(shí)踐,2019,9(9):598-562.

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