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70 影像技术影像研究与医学应用 2024年2月 第8卷第3期 对比人工智能辅助诊断技术与人工阅片对胸部低剂量 CT肺小结节的检查效果杨华园1，王 凤1（通信作者），颜廷婷2，姜文昌1，崔永伟3（1 青州市人民医院医学影像科 山东 潍坊 262500）（2 临朐县人民医院骨一科 山东 潍坊 262600）（3 临朐县人民医院医学影像科 山东 潍坊 262600）【摘要】目的：探讨人工智能（AI）辅助诊断技术与人工阅片对胸部低剂量 CT 图像中肺小结节的检查效果。方法：选取 2021 年 10 月2022 年 12 月期间于青州市人民医院行胸部低剂量 CT 扫描的肺结节患者 578 例作为研究对象，应用薄层 1 mm 重建图像观察，所有图像均经AI辅助诊断技术和人工阅片两种方法检测，分析研究两种方法对肺小结节的检测效能。结果：578例患者中128例（肺小结节148个）经病理诊断，恶性结节 102 个，良性 46 个。AI 辅助诊断技术对恶性结节的诊断灵敏度为 96.08%（98/102），特异度 93.48%（43/46），准确率 95.27%（141/148），Kappa 值=0.890，与病理结果一致性极好；人工阅片对恶性结节的诊断灵敏度为 85.29%（87/102），特异度 73.91%（34/46），准确率 81.76%（121/148），Kappa 值=0.582，与病理结果一致性一般。AI 辅助诊断技术对良恶性结节的诊断效果优于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.05）；AI 辅助诊断技术对直径 3 mm、3 5 mm 肺结节检出率高于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.01），两者对直径 5 10 mm 肺结节检出率差异无统计学意义（P 0.05）；AI 辅助诊断技术对实性结节、钙化结节、纯磨玻璃结节、混合磨玻璃结节的漏诊率均低于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.05）。结论：AI 辅助诊断技术对胸部低剂量 CT 图像中肺小结节的检查效果较好，值得临床应用。【关键词】人工智能；辅助诊断技术；胸部低剂量 CT；肺小结节【中图分类号】R445.3 【文献标识码】A 【文章编号】2096-3807（2024）03-0070-03随着科技的发展以及人们对健康和辐射损伤的关注，胸部低剂量螺旋计算机体层成像（low-dose computed tomography，LDCT）用于肺癌筛查开始在基层医院普及，早期肺癌的影像学多表现为肺结节，在临床实践中，LDCT 是用于检测肺结节病变的主要手段1。随着 CT 的重建层厚越来越薄，很多微小的病变可以被提前检出和发现，但层厚越薄，输出的图像就会越多，在一定程度上增加了影像科医师的工作负担，致使漏诊、误诊等情况发生2。研究发现，大量的 CT 图像容易引起阅片医生的视觉疲劳，因疲劳状态导致小结节的漏诊率提高3。随着深度学习算法的快速发展，人工智能（artificial intelligence，AI）辅助诊断工具的效能得到了广泛的认可4。该技术能辅助影像科医师快速、准确发现肺结节，降低漏诊率，对肺结节筛查有利5-6。目前已有研究证实通过智能 AI 辅助诊断技术输出的“第二意见”不仅准确性较高，还可减轻影像科医生的阅片压力7-8。基于此，本文分析研究基于AI 辅助诊断技术的胸部低剂量 CT 对肺小结节灶的检测效能，以评估AI辅助诊断技术的临床使用价值，现报道如下。1 资料与方法1.1 一般资料选取 2021 年 10 月2022 年 12 月期间于青州市人民医院行胸部低剂量 CT 扫描的肺小结节患者 578 例作为研究对象，其中男 215 例，女 363 例，年龄 28 75 岁，平均（53.499.37）岁。纳入标准：（1）胸部 CT 采用低剂量扫描，图像清晰，采用 1 mm 薄层重建肺窗；（2）肺内直径 10 mm 的结节；（3）肺结节 AI 辅助诊断系统能够正常识别输出。排除标准：（1）结节直径 10 mm；（2）弥漫性肺结节；（3）影像资料不完整。1.2 方法检查设备选用西门子 Definition Flash 双源 CT，管电压 120 kV，管电流 25 mAs，层厚 5 mm，重建图像层厚1 mm。肺窗：窗位-600 HU，窗宽 1 500 HU；纵隔窗：窗位50 HU，窗宽350 HU。扫描范围自胸廓入口至肺底部，一次吸气后屏气完成。1.3 图像评价所有图像均采用 AI 辅助诊断技术和人工阅片两种方法判读。（1）AI 辅助诊断：由推想科技公司的 AI 辅助诊断系统对肺小结节进行识别输出，软件能将疑似肺结节的部位进行准确标记，预测病灶结节密度及恶性概率等。人工阅片选择 2 名中级职称医生（胸部阅片工作5 8 年）分别阅片后商定结果，意见不一致时邀请一名上级医师裁定。（2）诊断标准为可显示结节位置、直径、基金项目：潍坊市卫生健康委员会科研项目（WFWSJK-2023-051）。71影像技术影像研究与医学应用 2024年2月 第8卷第3期 体积、性质（实性结节或钙化结节或纯磨玻璃结节或混合磨玻璃结节），先在科内进行培训，确定统一诊断标准，然后由 2 名副主任医师（胸部阅片工作 15 年以上）借助AI 辅助诊断技术共同对图像进行审阅确定肺结节，意见不一致时讨论协商，直至意见一致。1.4 观察指标（1）分别记录 AI 辅助诊断技术和人工阅片对良恶性结节的诊断效能；（2）分别记录 AI 辅助诊断技术和人工阅片对不同直径肺小结节（3 mm、3 5 mm及 5 10 mm）的检出率；（3）分别记录 AI 辅助诊断技术和人工阅片对结节性质（实性结节、含钙化结节、混合磨玻璃结节和纯磨玻璃结节）的检出率。1.5 统计学方法采用 SPSS 22.0 统计软件分析数据，符合正态分布的计量资料以均数 标准差（x-s）表示，采用t检验；计数资料以频数（n）、百分率（%）表示，采用2检验。以 P 0.05 为差异有统计学意义。2 结果2.1 AI 辅助诊断技术与人工阅片对良恶性结节的诊断效果578 例患者中 128 例（肺小结节 148 个）经病理诊断，恶性结节 102 个，良性 46 个。AI 辅助诊断技术对恶性结节的诊断灵敏度为 96.08%（98/102），特异度93.48%（43/46），准确率 95.27%（141/148），Kappa值=0.890，与病理诊断结果一致性极好；人工阅片对恶性结节的诊断灵敏度为 85.29%（87/102），特异性73.91%（34/46），准确率 81.76%（121/148），Kappa值=0.582，与病理诊断结果一致性一般。AI 辅助诊断技术对肺小结节的诊断效能优于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.05），见表 1、表 2。表 1 AI 辅助诊断技术与人工阅片对良恶性结节的诊断结果单位：个金标准AI 辅助诊断人工阅片恶性良性恶性良性恶性（n=102）98 48715良性（n=46）3431234合计（n=148）103459949表2 AI辅助诊断技术与人工阅片对良恶性结节的诊断效能%（n/m）方法灵敏度特异度准确率Kappa 值AI 辅助诊断 96.08（98/102）93.48（43/46）95.27（141/148）0.890人工阅片85.29（87/102）73.91（34/46）81.76（121/148）0.58227.0236.45213.291P 0.01 0.01 0.012.2 AI 辅助诊断技术与人工阅片对不同直径肺小结节检出情况578 例患者共同确定肺小结节 2 748 个，AI 辅助诊断技术对直径 3 mm、3 5 mm 及 5 10 mm 结节分别检出 953 个、1261 个和 516 个，检出率分别为98.55%（953/967）、99.68%（1261/1265）、100.00%（516/516）；人工阅片分别检出 470 个、904 个和 516 个，检出率分别为 48.60%（470/967）、71.46%（904/1265）、100.00%（516/516），AI 辅助诊断技术对直径 3 mm、3 5 mm 肺结节检出率高于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.01），两者对直径 5 10 mm 肺结节检出率差异无统计学意义（P 0.05）。见表 3。表 3 AI 辅助诊断技术与人工阅片对不同直径肺小结节检出情况比较 n（%）方法直径 3 mm（n=967）直径3 5 mm（n=1 265）直径5 10 mm（n=516）合计（n=2 748）AI 辅助诊断 953（98.55）1 261（99.68）516（100.00）2 730（99.34）人工阅片470（48.60）904（71.46）516（100.00）1 890（68.78）2620.476 408.043 0.000958.206P 0.01 0.011.000 0.01不同性质肺结节确诊：实性结节 1 506 个，钙化结节417 个，纯磨玻璃结节 428 个，混合磨玻璃结节 397 个。AI 辅助诊断技术分别漏诊 9 个、0 个、4 个、5 个，漏诊率分别为 0.60%（9/1 506）、0.00%（0/417）、0.93%（4/428）、1.26%（5/397）；人工阅片分别漏诊 535 个、21个、183个、119个，漏诊率分别为35.52%（535/1 506）、5.04%（21/417）、42.76%（183/428）、29.97%（119/397），AI 辅助诊断技术对实性结节、钙化结节、纯磨玻璃结节、混合磨玻璃结节的漏诊率均低于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.05）。见表 4。表 4 AI 辅助诊断技术与人工阅片对不同性质肺小结节漏诊情况比较 n（%）方法实性结节（n=1 506）钙化结节（n=417）纯磨玻璃结节（n=428）混合磨玻璃结节（n=397）AI 辅助诊断 9（0.60）0（0.00）4（0.93）5（1.26）人工阅片535（35.52）21（5.04）183（42.76）119（29.97）2 620.70121.542219.236124.203P 0.01 0.01 0.01 0.012.3 两者对肺小结节灶的检出效能比较两者对肺小结节灶检出的灵敏度、阳性预测率、假阳性率及漏诊率比较，差异均有统计学意义（P0.01）。72 影像技术影像研究与医学应用 2024年2月 第8卷第3期 两者对直径 3 mm、3 5 mm 结节检出结果差异有统计学意义（P 0.01），对直径 5 10 mm 结节检出结果差异无统计学意义（P 0.05）。两者对不同性质肺小结节漏诊情况比较，差异均有统计学意义（P 0.01）。3 讨论目前，肺癌是威胁人类最大的恶性肿瘤之一，早发现、早诊断及早治疗可显著提高患者的生存率。LDCT相比于常规剂量 CT，可以在满足早期肺癌的诊断需求、保证图像质量的情况下显著减少辐射剂量，因此 LDCT成为早期肺癌筛查的重要技术方法。但由于层厚较薄，图像较多，在肺结节的定量检测、小结节图像显示率等方面增加了阅片难度9。近年利用 AI 技术算法诊断肺结节，既是科技发展的产物，也是实际工作的急需，对于缓解医疗资源紧张具有重大意义。AI 辅助诊断技术最主要的优势就是肺结节输出速度快，通常医生需要几分钟到十几分钟才能完成的工作，AI 仅需要几秒钟就可以解决，使得医学影像诊疗体系的发展有了实质性的飞跃，提升了工作效率，使较多的肺癌患者在早期得到了病情控制10。AI 辅助诊断技术能快速准确地定位疑似肺结节灶，相比人工筛查效率更高、速度更快，大大降低了假阴性的发生率，明显减少了影像科医师的工作量11。本研究中 AI 辅助诊断技术对恶性结节的诊断灵敏度为 96.08%（98/102），特异度 93.48%（43/46），准确率 95.27%（141/148），Kappa 值=0.890，与病理结果一致性极好；人工阅片对恶性结节的诊断灵敏度为85.29%（87/102），特异度 73.91%（34/46），准确率81.76%（121/148），Kappa 值=0.582，与病理结果一致性一般。AI 辅助诊断技术对良恶性结节的诊断效能优于人工阅片，差异有统计学意义（P 0.05），AI 辅助诊断技术对直径 3 mm、3 5 mm 肺结节检出率高于人工阅片；AI 辅助诊断技术对实性结节、钙化结节、纯磨玻璃结节、混合磨玻璃结节的漏诊率均低于人工阅片。主要原因是医生可以灵活地对可疑病灶进行连续层面追踪、鉴别，能对假性病灶进行排除，从而减少肺小结节的误诊。但医生在大工作量阅片中会由于视觉疲劳、高强度工作下精力受限等因素出现漏诊，尤其对于直径 5 mm 的微结节，更是容易漏诊。肺结节 AI 辅助诊断技术可在短时间内标记出结节的位置、形态、大小及恶性征象等信息，避免了人工阅片的主观因素偏差。对不同性质肺小结节漏诊情况比较，人工阅片漏诊率明显高于 AI 辅助诊断技术，特别是对于纯磨玻璃结节的漏诊尤为显著，可能与这部分结节密度较淡，不容易被人工识别有关12。综上所述，AI 辅助诊断技术对胸部低剂量 CT 肺小结节的检出总体价值较高，可在较短时间内识别输出结节，漏诊率低，临床中可结合人工阅片加以鉴别。【参考文献】1 李甜，李晓东，刘敬禹.人工智能辅助诊断肺结节的临床价值研究 J.中国全科医学，2020，23(7):828-831，836.2 崔凤至，弓婷婷，刘建华，等.人工智能在胸部疾病诊断中的研究进展 J.中国医疗设备，2019，34(9):164-167.3 印为武.肺结节人工智能辅助诊断系统的初步应用研究 D.苏州:苏州大学，2018.4 谢辉辉，王霄英，林祥涛，等.人工智能软件对胸部 CT 肺结节检出的辅助效果初探 J.医学影像学杂志，2022，32(6):944-948.5 刘亚斌，周围，白琛，等.基于人工智能技术的肺部 CT 扫描在肺结节筛查及良恶性鉴别诊断中的应用分析 J.中国 CT 和 MRI 杂志，2022，20(9):52-54.6 FREEDMAN M T.Comment on“maximum-intensity-projection and computer-aided-detection algorithms as 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