纪敬斌,张宸瑜,彭垒,矫文捷

    (青岛大学附属医院胸外科,山东 青岛 266003)

    近年来,随着人工智能(AI)的快速发展,其在辅助医师对肺部病变(包含肺结节及包块等)的CT结果作出影像学诊断方面得到了广泛的认可和应用[1-2]。多项研究显示,AI在提高肺部病变诊断效率、降低肺部病变漏诊误诊率及改善肺部病变诊断性能等多个方面展示出了较为明显的应用前景[3-7]。2022年首次发表的AI在肺结节诊治中的应用专家共识指出,AI在肺结节识别、良恶性鉴别诊断和病理分型预测等方面均有重要价值,对实现手术前肺癌及亚型精准诊断和提高手术成功率具有重要意义[8]。然而,目前AI对部分亚实性结节等多类结节诊断的假阴性率较高,其准确度也低于人工,仍需要人工阅片以减少漏诊和提升准确度。本文使用目前广泛应用于临床的深睿医疗AI医学影像辅助诊断系统(AI系统),对肺占位性病变病人不同扫描层间距的胸部CT影像资料进行回顾性分析,旨在分析及评价AI系统在两种不同扫描层间距CT检查图像上对肺占位性病变的诊断价值,探讨CT影像学特征和病变大小对AI系统诊断准确度的影响。

    1 资料与方法

    1.1 研究对象

    回顾性分析2021年6月—2022年3月就诊于我院胸外科的821例肺占位性病变病人临床资料。根据病人术前最后一次CT检查影像片的扫描层间距分为厚层CT(≥3 mm)和薄层CT(<3 mm)。所有入组病人均有可供AI分析的厚层CT影像资料,808例病人有可供AI系统分析的薄层CT影像资料。病人纳入标准:①进行手术治疗并于术中取得病理学标本,有对应病灶明确的病理诊断结果;②术前1周内进行过胸部CT检查,若进行过多种或多次检查则以术前最后一次检查方式和检查结果为准;③影像学资料提供了CT影像学特征,可导入AI系统进行诊断分析 ......