低、高年资医师结合AI对肺结节检测效能的比较研究

发布时间：2022-01-22 19:24

　　目的:探究低、高年资影像科医师借助人工智能（AI）软件对肺结节检测效能的提升效果,以评估基于深度学习（3D卷积神经网络模型）的AI软件对肺结节辅助诊断的临床应用价值。方法:随机抽取2019年1月至2019年10月在大连大学附属中山医院放射科行胸部CT平扫发现肺结节的患者206例,共计肺结节数目1690个,其中男性84例（占40.8%）,女性122例（占59.2%）,平均年龄（51.5±14.8）岁。将2名经验丰富（从事胸组报告审核15年以上）的放射科医师对206例患者胸部CT检出肺结节的一致性意见作为“金标准”,再分别由两名低年资规培医师及两名高年资住院医师在独立情况下对206例胸部CT上的肺结节进行检测,并记录下结节的最大直径、位置、密度及每例CT的检测时间等相关信息。经过14天洗脱期后,由相同的低、高年资医师（各两名）在AI软件辅助下,再次对206例胸部CT上的肺结节进行重复检测,并标注和记录下目标肺结节的相关信息（同上）。将所有的肺结节按照直径（（27）3.0mm、≥3.0mm）、位置（胸膜下结节、血管旁结节、其他位置结节）、密度（实性、亚实性、钙化）进一步分类处理。将低、高年资... 

【文章来源】：遵义医科大学贵州省

【文章页数】：54 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

卷积神经网络模型InferRead6.0软件工作界面

遵义医科大学硕士学位论文刘金沙23图5图6图5右肺下叶外基底段支气管断面局部管壁增厚、扩张，低年资医师独立阅片时误认为肺结节（假阳性）；图6左肺下叶外基底段靠近膈肌处的局部肺组织膨胀不全改变，低年资医师结合AI前后均误认为肺结节（假阳性）。图7A图7B图7C图7右肺下叶后基底段胸膜局部呈结节样增厚，邻近肺组织局部受压呈淡磨玻璃影，冠、矢状位（B、C）重建示病灶与邻近胸膜宽基底相连，低、高年资医师使用AI软件后均假阳性。

遵义医科大学硕士学位论文刘金沙23图5图6图5右肺下叶外基底段支气管断面局部管壁增厚、扩张，低年资医师独立阅片时误认为肺结节（假阳性）；图6左肺下叶外基底段靠近膈肌处的局部肺组织膨胀不全改变，低年资医师结合AI前后均误认为肺结节（假阳性）。图7A图7B图7C图7右肺下叶后基底段胸膜局部呈结节样增厚，邻近肺组织局部受压呈淡磨玻璃影，冠、矢状位（B、C）重建示病灶与邻近胸膜宽基底相连，低、高年资医师使用AI软件后均假阳性。

【参考文献】：
期刊论文
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本文编号：3602764