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目的:将AI“啄医生”对肺结节良恶性的分析结果与中级放射科医生利用飞利浦肺结节CAD软件+人工分析的诊断结果进行比较,评价两者对肺结节良恶性鉴别的诊断效能,同时总结分析恶性肺结节的CT影像学特征。方法:搜集205例共计210个具有病理结果的肺结节:1、分析患者的年龄、性别、部位分布与肺结节良恶性的关系;2、按肺结节的病理类型(良性、浸润前病变、浸润性腺癌)、结节类型(实性结节,纯磨玻璃结节,混合性磨玻璃结节)及大小(d≦1cm,1cm﹤d≦2cm,2cm﹤d≦3cm)进行分组,分析两种方式诊断肺结节良恶性的准确率、敏感性、特异性、阳性预测值及阴性预测值,评价AI“啄医生”与飞利浦肺结节CAD软件+人工分析(人工诊断)对肺结节良恶性的诊断效能;3、将210例肺结节按病理类型分为良性组、浸润前病变组(非腺瘤样增生及原位腺癌)、浸润性腺癌组三组,分析记录其影像学特征:结节类型、大小(长短径)、体积、密度、钙化有无、瘤-肺边界、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、细支气管造影征、血管异常表现、空泡征,分析三组间的差异。结果:1、良恶性组间性别构成比较差异无统计学意义(P>0.05);恶性组平均年龄大于良性组,差异有统计学意义(P<0.05);良恶性组间肺结节部位分布比较差异无统计学意义(P>0.05)。2、210个肺结节中良性结节57个,恶性结节153个(浸润前病变21个,浸润性腺癌132个),AI共检出良性结节54个,恶性结节141个(浸润前病变16个,浸润性腺癌125个),检出率为92.8%;AI诊断肺结节整体准确率为68.2%(良性结节66.7%,浸润前病变37.5%,浸润性腺癌72.8%)。AI诊断实性结节、纯磨玻璃结节、混合性磨玻璃结节及d≦1cm,1cm﹤d≦2cm,2cm﹤d≦3cm结节的准确率分别为74.6%,45.8%,64.9%及55.6%,62.9%,80.3%,均低于人工诊断,两种方式对纯磨玻璃结节的诊断准确率最低,亚厘米结节次之。AI诊断肺结节的敏感性、特异性、阳性预测值及阴性预测值68.7%,66.7%,84.3%,45.0%,均低于人工诊断,特别是对结节的阴性预测值;但AI诊断d≦1cm结节的特异性(95.0%)高于人工诊断(85%),AI诊断纯磨玻璃结节的特异性、阳性预测值与人工诊断相当,均100%;AI诊断其余各类结节的价值比较均低于人工诊断,尤其是诊断纯磨玻璃结节及亚厘米的敏感性及d>1cm结节的特异性,但对混合磨玻璃结节及d>1cm结节的阳性预测值接近。3、三组间瘤-肺边界比较其差异无统计学意义(P>0.05);结节的类型、大小、体积、密度、钙化、分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、细支气管造影征、血管异常表现、空泡征在三组间比较均有统计学差异(均P<0.05)。结论:1、年龄越大,结节恶性概率增大。2、AI“啄医生”目前版本肺结节良恶性的鉴别价值总体不及人工诊断,但对d≦1cm的肺结节诊断特异性较高,有利于放射科医生判断亚厘米结节的良恶性,对其他各类结节的诊断也具有较好辅助作用,具有一定的临床价值。3、随着肺结节的增大,恶性概率增加,同时随着肺结节的增大、密度的增高,提示其浸润性有可能在增加;肺结节的分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征、细支气管造影征、血管异常表现、空泡征均提示结节恶性可能,其中分叶征、毛刺征、胸膜凹陷征的出现提示结节的侵袭性,血管异常表现、空泡征的出现有助于结节恶变的判断。