人工智能识别软件辅助阅片在胸部CT肺结节检出中的应用价值

目的探讨肺结节人工智能识别系统在胸部CT肺结节检出中的应用价值。方法回顾性分析2016年1月至2019年6月静海区医院有病理诊断结果或随访结果的280例肺结节患者的CT检查资料,对扫描后获得的CT图像分别采取放射科医师阅片诊断法以及基于深度学习的人工智能识别软件辅助标记下进行阅片诊断,比较两种阅片方式对不同性质、不同直径肺结节的检出情况。结果经手术病理证实,280例患者有769个结节,其中实性结节531个,磨玻璃样结节238个;直径<0.5 cm的结节共有473个,直径0.5~2.0 cm的结节共有296个。人工智能识别软件辅助阅片与医师阅片对磨玻璃样结节的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05);人工智能识别软件辅助阅片对实性结节及结节总检出率显著高于医师阅片(P<0.05);人工智能识别软件辅助阅片与医师阅片对直径0.5~2.0 cm的结节检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05);人工智能识别软件辅助阅片对直径<0.5 cm结节的检出率明显高于医师阅片(P<0.05)。结论在肺部CT扫描图像中,人工智能识别软件辅助阅片可提高肺结节的检出率,尤其是对肺部微小结节以及实性结节的检出率更优。