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(jìn)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(jìn)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。
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(yùn)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。
采用美國GE Discovery HD 750 64層螺旋CT進(jìn)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(jìn)行0.625 mm薄層重建。
(1)醫(yī)師閱片:由3名具有5年以上工作經(jīng)驗(yàn)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(jìn)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(jìn)行篩選后確認(rèn)肺結(jié)節(jié),并給出診斷報告。
采用SPSS 22.0統(tǒng)計軟件進(jìn)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(yàn),P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。
經(jīng)手術(shù)病理或2年以上的隨訪記錄證實(shí),280例患者共有769個結(jié)節(jié),其中實(shí)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(shí)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。
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。
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(jī)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(shí)現(xiàn)肺結(jié)節(jié)自動識別和診斷,在計算機(jī)輔助下的人工智能大數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)與訓(xùn)練,可實(shí)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(shí)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(shí)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(kuò)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(shí)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(yàn)的影像診斷醫(yī)師對其結(jié)果進(jìn)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(shí)性結(jié)節(jié)。