趙超

靜海區(qū)醫(yī)院影像科CT室 (天津 301600)

肺癌是目前發(fā)病率以及病死率增長最快的一種惡性腫瘤，對人們的健康以及生命安全造成了嚴(yán)重的威脅[1]。據(jù)調(diào)查顯示，我國每年死于肺癌的人數(shù)約為50余萬，且未來還可能進一步增加[2]。因此，對于肺癌的早期檢查和診斷就顯得尤為重要。近年來，人工智能技術(shù)在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，尤其是醫(yī)學(xué)影像學(xué)領(lǐng)域的應(yīng)用研究逐漸深入，應(yīng)用人工智能技術(shù)對CT圖像進行初篩，并標(biāo)記可疑病變，有助于減少診斷醫(yī)師的工作量，并提高診斷準(zhǔn)確率[2-3]。本研究旨在探討肺結(jié)節(jié)人工智能識別系統(tǒng)在胸部CT肺結(jié)節(jié)檢出中的應(yīng)用價值，現(xiàn)報道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

回顧性分析2016年1月至2019年6月我院有病理診斷結(jié)果或隨訪結(jié)果的280例肺結(jié)節(jié)患者的CT檢查資料，抽取的數(shù)據(jù)資料均包含有病理檢查結(jié)果或隨訪2年以上的肺部結(jié)節(jié)。所有患者為胸部單發(fā)或多發(fā)性肺結(jié)節(jié)，肺結(jié)節(jié)直徑≤2 cm，排除合并彌漫性轉(zhuǎn)移、間質(zhì)性肺病、肺炎、肺纖維化、肺水腫以及具有運動偽影的CT圖像。其中，男167例，女113例；年齡33～78歲，平均(55.93±10.27)歲。

1.2 CT檢查方法

采用美國GE Discovery HD 750 64層螺旋CT進行常規(guī)胸部掃描?；颊呷⊙雠P位，深吸氣后在屏氣狀態(tài)下掃描，掃描范圍包括胸廓入口至肋膈以下包括腎上腺的范圍。常規(guī)掃描參數(shù)為：管電壓120 kV，管電流150 mAs，層厚5.0 mm，層距5.0 mm，矩陣512×512；完成掃描后，利用自帶軟件進行0.625 mm薄層重建。

1.3 閱片方法

(1)醫(yī)師閱片：由3名具有5年以上工作經(jīng)驗的放射科醫(yī)師共同完成閱片，對肺結(jié)節(jié)大小、形態(tài)、位置、內(nèi)部結(jié)構(gòu)、密度、邊緣情況進行觀察，并給出診斷報告。(2)人工智能識別軟件輔助閱片：利用神州德信醫(yī)學(xué)成像技術(shù)公司提供的基于深度學(xué)習(xí)模型的人工智能軟件輔助閱片，將胸部CT原始數(shù)據(jù)傳輸至人工智能工作站，由系統(tǒng)自行對肺結(jié)節(jié)標(biāo)識和標(biāo)記，由以上3名醫(yī)師共同對人工智能軟件輔助標(biāo)記的結(jié)節(jié)進行篩選后確認(rèn)肺結(jié)節(jié)，并給出診斷報告。

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析

采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進行數(shù)據(jù)分析，計數(shù)資料以率表示，組間比較采用χ2檢驗，P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 兩種閱片方式對不同性質(zhì)的肺結(jié)節(jié)檢出率比較

經(jīng)手術(shù)病理或2年以上的隨訪記錄證實，280例患者共有769個結(jié)節(jié)，其中實性結(jié)節(jié)531個，磨玻璃樣結(jié)節(jié)238個；直徑<0.5 cm的結(jié)節(jié)共有473個，直徑0.5～2.0 cm的結(jié)節(jié)共有296個。人工智能軟件輔助閱片與醫(yī)師閱片對磨玻璃樣結(jié)節(jié)檢出率比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；人工智能軟件輔助閱片對實性結(jié)節(jié)及結(jié)節(jié)總檢出率顯著高于醫(yī)師閱片(P<0.05)，見表1。

2.2 兩種閱片方式對不同直徑肺結(jié)節(jié)的檢出率比較

人工智能軟件輔助閱片與醫(yī)師閱片對直徑0.5～2.0 cm結(jié)節(jié)的檢出率比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；人工智能軟件輔助閱片對直徑<0.5 cm結(jié)節(jié)的檢出率明顯高于醫(yī)師閱片(P<0.05)，見表2。

3 討論

肺癌是世界范圍內(nèi)重大的公共健康問題之一，在我國肺癌病死率位居所有腫瘤的首位。早發(fā)現(xiàn)、早診斷以及早治療對于提高肺癌患者的臨床預(yù)后、降低患者的病死率具

表2 兩種閱片方式對不同直徑肺結(jié)節(jié)的檢出率比較[例(%)]

有重要的價值[4]。近年來，人工智能技術(shù)在醫(yī)療領(lǐng)域廣泛應(yīng)用，其中計算機輔助診斷系統(tǒng)可通過人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)，從而實現(xiàn)肺結(jié)節(jié)自動識別和診斷，在計算機輔助下的人工智能大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練，可實現(xiàn)快速、準(zhǔn)確及高效的診斷目的[4]。

本研究結(jié)果顯示，人工智能軟件輔助閱片與醫(yī)師閱片對磨玻璃樣結(jié)節(jié)檢出率比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；人工智能軟件輔助閱片對實性結(jié)節(jié)及結(jié)節(jié)總檢出率顯著高于醫(yī)師閱片(P<0.05)；人工智能軟件輔助閱片與醫(yī)師閱片對直徑0.5～2.0 cm結(jié)節(jié)的檢出率比較，差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)；人工智能軟件輔助閱片對直徑<0.5 cm結(jié)節(jié)的檢出率明顯高于醫(yī)師閱片(P<0.05)。由此提示，人工智能軟件輔助閱片可有效提高對肺結(jié)節(jié)的檢出率，尤其是對實性結(jié)節(jié)以及直徑<0.5 cm的微小結(jié)節(jié)更為敏感，而對于磨玻璃樣結(jié)節(jié)的檢出效能無明顯優(yōu)勢，與相關(guān)研究報道結(jié)果相似[5]。

但需要注意的是，人工智能軟件閱片假陽性率較高，誤診的原因主要包括：與氣管相關(guān)，包括擴張、增厚的支氣管，氣管及細(xì)支氣管內(nèi)分泌物等；與血管相關(guān)，包括迂曲、增粗、肺門增粗的血管以及交叉的血管等；各時期感染性病灶，如瘢痕、樹芽、索條、片狀實變等[6]。因此，人工智能軟件目前無法完全取代影像診斷醫(yī)師，仍需有經(jīng)驗的影像診斷醫(yī)師對其結(jié)果進行把關(guān)，以將假陽性率降到最低。雖然目前的人工智能軟件輔助診斷技術(shù)還需要不斷優(yōu)化提升，但其在提高放射科醫(yī)師工作效率和結(jié)節(jié)檢出率方面顯示出巨大的潛力，符合未來醫(yī)學(xué)影像學(xué)的發(fā)展方向。

綜上所述，在肺部CT掃描圖像中，人工智能軟件輔助下醫(yī)師閱片雖然導(dǎo)致閱片時間延長，但人工智能軟件輔助閱片可提高肺結(jié)節(jié)的檢出率，尤其是對肺部微小結(jié)節(jié)以及實性結(jié)節(jié)。