【摘 要】
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目的:探讨人工智能对肺小结评估的价值.方法:从2018年1月-2019年1月我院自建获得的CT扫描检查肺结节数据库当中,随机选取100例胸部的CT扫描检查数据,包括随访结节病例及经病
【机 构】
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广元市朝天区人民医院 四川广元 628012
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目的:探讨人工智能对肺小结评估的价值.方法:从2018年1月-2019年1月我院自建获得的CT扫描检查肺结节数据库当中,随机选取100例胸部的CT扫描检查数据,包括随访结节病例及经病理证实后的肺癌病例.将所有病例数据导入至人工智能识别(肺结节)系统当中,自动识别,然后跟原始影像结果相比较,观察比较放射科医生及AI在不同结节尺寸方面的检出情况.结果:入选100例CT图像通过两位经验丰富的影像专家确认,共包含真结节444个,包括恶性结节66例(14.9％).AI在结节尺寸0.05);放射科医生在结节尺寸≥3mm的检出率显著高于结节尺寸<3mm(P<0.05);AI在结节尺寸0.05).AI在不同结节密度:实性结节、部分实性结节及磨玻璃结节方面的检出率均显著高于放射科医生(P<0.05).AI在不同位置结节:与胸膜相连、周围性结节、肺门区结节及中心性结节方面的检出率高于放射科医生(P<0.05).AI在肺结节总体检测灵敏度方面显著比放射科医师高(98.9％(439/444)vs45.9％(204/444),X2=6.142,P<0.05).结论:人工智能能够提高对肺小结节的检出比率,与临床放射科医师相比,检出灵敏度更高;但是在肺小结节方面依旧存在一定的假阳性率.
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