人工智能輔助閱片的胸部CT 在肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別診斷中的應(yīng)用研究

楊揚(yáng)，郭丹丹，徐鵬，王鳳

青州市人民醫(yī)院影像科，山東青州 262500

肺結(jié)節(jié)有良性、惡性之分，良性肺結(jié)節(jié)預(yù)后良好，惡性肺結(jié)節(jié)治療難度大、預(yù)后較差，若能早期發(fā)現(xiàn)并予以針對(duì)性治療，可在一定程度上改善預(yù)后[1-2]。胸部CT是臨床診斷肺結(jié)節(jié)的重要手段，具有操作簡(jiǎn)單、成本低、耐受性良好等特點(diǎn)，依據(jù)肺結(jié)節(jié)在CT 的影像學(xué)征象可對(duì)結(jié)節(jié)性質(zhì)進(jìn)行鑒別，便于臨床盡早進(jìn)行針對(duì)性治療[3]。但傳統(tǒng)胸部CT 受診斷醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)、主觀意識(shí)等影響較大，易出現(xiàn)漏診、誤診情況。隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)水平的發(fā)展，人工智能輔助診斷技術(shù)逐漸應(yīng)用于臨床，憑借深度學(xué)習(xí)記憶及強(qiáng)大圖片識(shí)別功能，可實(shí)現(xiàn)醫(yī)學(xué)影像技術(shù)及診療體系飛躍性發(fā)展，從而進(jìn)一步提高肺結(jié)節(jié)診斷質(zhì)量，降低結(jié)節(jié)篩查漏診、誤診率，且大幅提供閱片工作效率[4]。鑒于此，本研究旨在分析2019年1月—2021年6月50例于青州市人民醫(yī)院采用人工智能輔助胸部CT 鑒別診斷肺結(jié)節(jié)良惡性的臨床價(jià)值。現(xiàn)報(bào)道如下。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選取本院收治的肺結(jié)節(jié)患者50例作為研究對(duì)象。其中男19例，女31例；年齡35~75歲，平均（49.96±5.13）歲。研究經(jīng)醫(yī)學(xué)倫理委員會(huì)批準(zhǔn)。

1.2 納入與排除標(biāo)準(zhǔn)

納入標(biāo)準(zhǔn)：符合《肺結(jié)節(jié)診治中國(guó)專家共識(shí)（2018年版）》[5]中肺結(jié)節(jié)診斷者；精神狀態(tài)正常者；行肺部CT檢查者；患者及家屬知情同意。排除標(biāo)準(zhǔn)：影像學(xué)資料缺失者；伴有其他惡性腫瘤者；存在肺結(jié)核病史者。

1.3 方法

所有肺結(jié)節(jié)患者均行胸部CT 檢查，分別采用人工智能輔助閱片與醫(yī)師閱片，以病理檢查為金標(biāo)準(zhǔn)。影像學(xué)掃描：選用西門子Definition Flash 雙源CT 掃描系統(tǒng)進(jìn)行檢查，參數(shù)設(shè)置為管電流≤40 mAs，管電壓120 kVp，層厚5 mm，重建圖像層厚1 mm；縱膈窗：窗位50 HU，窗寬350 HU；肺窗：窗位-600 HU，窗寬1500 HU。閱片方法：①人工智能輔助閱片法。由1 名經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師采用肺結(jié)節(jié)篩查系統(tǒng)輔助診斷，即將所有胸部CT 影像資料導(dǎo)入人工智能輔助系統(tǒng)內(nèi)，系統(tǒng)根基為40 萬(wàn)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，數(shù)據(jù)庫(kù)資料來(lái)源于國(guó)內(nèi)各大三甲醫(yī)院；該軟件可自動(dòng)標(biāo)記疑似肺結(jié)節(jié)的部位，于右側(cè)欄目?jī)?nèi)顯示結(jié)節(jié)性質(zhì)、CT 值、結(jié)節(jié)直徑、征象及惡性概率等信息，其中惡性概率70%以上為高危結(jié)節(jié)，惡性概率50%~70%為中危結(jié)節(jié)，惡性概率50%以下為低危結(jié)節(jié)。系統(tǒng)將高危結(jié)節(jié)判定為惡性肺結(jié)節(jié)，其他為良性肺結(jié)節(jié)；若出現(xiàn)可疑肺結(jié)節(jié)，閱片醫(yī)師可借助系統(tǒng)更好呈現(xiàn)肺結(jié)節(jié)形態(tài)，三維重建肺結(jié)節(jié)與周圍血管、胸膜等關(guān)系，以便于更好地鑒別診斷。②醫(yī)師閱片法。由兩名具有豐富工作經(jīng)驗(yàn)的影像科醫(yī)師進(jìn)行胸部CT 圖像閱片，依據(jù)肺結(jié)節(jié)大小、與周圍血管關(guān)系、密度等多種信息進(jìn)行良惡性判斷，人為劃分良性或惡性。最終結(jié)果以病理檢查為金標(biāo)準(zhǔn)，所有標(biāo)本均以福爾馬林固定，石蠟包埋切片，經(jīng)特殊方法染色后，由病理醫(yī)師確定。

1.4 觀察指標(biāo)

①肺結(jié)節(jié)檢出情況：比較兩種閱片方法下肺結(jié)節(jié)檢出情況；②診斷效能：比較兩種閱片方法診斷惡性肺結(jié)節(jié)的靈敏度、特異度、準(zhǔn)確度、陽(yáng)性預(yù)測(cè)值及陰性預(yù)測(cè)值。

1.5 統(tǒng)計(jì)方法

采用SPSS 22.0 軟件分析數(shù)據(jù)，計(jì)數(shù)資料以百分?jǐn)?shù)表示，采用χ2檢驗(yàn)；P<0.05 為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

2.1 肺結(jié)節(jié)檢出情況

50例肺結(jié)節(jié)患者，經(jīng)病理診斷為惡性結(jié)節(jié)42例，良性結(jié)節(jié)8例；其中人工智能閱片檢出陽(yáng)性41例，醫(yī)師閱片檢出陽(yáng)性40例。兩組陽(yáng)性檢出率相比，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（χ2=0.065，P=0.799）。見(jiàn)表1。

表1 兩組閱片方法肺結(jié)節(jié)檢出情況對(duì)比

2.2 診斷效能

人工智能輔助閱片法靈敏度、特異度、準(zhǔn)確度及陰性預(yù)測(cè)值高于醫(yī)師閱片法，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05）。見(jiàn)表2。

表2 兩組閱片方法診斷效能對(duì)比（%）

3 討論

肺癌為臨床常見(jiàn)惡性腫瘤，早期無(wú)明顯癥狀，多數(shù)患者出現(xiàn)臨床癥狀時(shí)已進(jìn)展至中晚期，錯(cuò)失手術(shù)最佳時(shí)機(jī)，導(dǎo)致整體預(yù)后較差，病死率居高不下。因此，早發(fā)現(xiàn)、早診斷、早治療對(duì)提高肺癌患者生存率至關(guān)重要[6-7]。肺癌早期影像學(xué)多表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié)，肺結(jié)節(jié)又可分為良性肺結(jié)節(jié)、惡性肺結(jié)節(jié)，對(duì)于存在肺結(jié)節(jié)征象的患者需準(zhǔn)確鑒別良惡性，為臨床后續(xù)治療工作的開(kāi)展提供依據(jù)[8-9]。

胸部CT 是臨床診斷肺結(jié)節(jié)的常用影像學(xué)手段，具有掃描速度快、軟組織分辨率高等特點(diǎn)，可清晰顯示肺結(jié)節(jié)大小、密度及與周圍血管組織關(guān)系等信息，為臨床鑒別診斷良惡性肺結(jié)節(jié)提供參考數(shù)據(jù)[10-14]。但傳統(tǒng)閱片多由兩名經(jīng)驗(yàn)豐富的影像科醫(yī)師進(jìn)行，準(zhǔn)確性受醫(yī)師經(jīng)驗(yàn)程度、主觀意識(shí)、視力疲勞等多種因素影響，對(duì)于部分病灶小、密度低的肺結(jié)節(jié)組織易出現(xiàn)漏診或誤診，且隨著肺結(jié)節(jié)篩查的大規(guī)模進(jìn)行，單純依靠醫(yī)師閱片工作量大，已無(wú)法滿足臨床需求。隨著科技水平的不斷提升，人工智能逐漸應(yīng)用于醫(yī)學(xué)領(lǐng)域，在影像學(xué)領(lǐng)域亦得到廣泛應(yīng)用。本研究結(jié)果顯示，50例肺結(jié)節(jié)患者，經(jīng)病理檢查發(fā)現(xiàn)惡性結(jié)節(jié)42例，良性結(jié)節(jié)8例；其中人工智能輔助閱片檢出陽(yáng)性41例，醫(yī)師閱片檢出陽(yáng)性40例，兩組陽(yáng)性檢出率相比，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P>0.05），人工智能輔助閱片法靈敏度、特異度、準(zhǔn)確度及陰性預(yù)測(cè)值為95.24%、87.50%、94.00%、77.78%，高于醫(yī)師閱片法的80.95%、25.00%、72.00%、20.00%，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義（P<0.05），表明人工智能輔助閱片應(yīng)用于胸部CT 可提高惡性肺結(jié)節(jié)診斷效能，以便于臨床更準(zhǔn)確地區(qū)分良惡性肺結(jié)節(jié)。李甜等[15]研究顯示，人工智能輔助閱片靈敏度為91.57%，高于醫(yī)師閱片的87.2%，提示人工智能閱片有助于提高惡性肺結(jié)節(jié)診斷效能，與本研究結(jié)果具有一致性。人工智能輔助診斷系統(tǒng)能直接挖取肺癌核心特征，通過(guò)扭轉(zhuǎn)、切割等多種方式擴(kuò)大數(shù)據(jù)量，并在短時(shí)間內(nèi)標(biāo)記結(jié)節(jié)位置、形態(tài)及惡性征象信息等，以高效率、高效能鑒別診斷良惡性肺結(jié)節(jié)，避免人工閱片的主觀因素影響，且大幅降低人工閱片的工作繁瑣性，提高工作效率[16-18]。對(duì)于疑似肺結(jié)節(jié)，醫(yī)師還可借助人工智能系統(tǒng)進(jìn)行薄層原始圖像、表面陰影成像及容積在現(xiàn)等圖像處理操作，從而獲取更為充分的肺結(jié)節(jié)診斷信息，以便于肺結(jié)節(jié)早期定性。但人工智能仍存在一定缺陷，如訓(xùn)練數(shù)據(jù)集質(zhì)量不一、標(biāo)注質(zhì)量欠佳、圖像處理缺乏統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)等，還需加強(qiáng)軟件數(shù)據(jù)集的質(zhì)量管理控制，擴(kuò)大數(shù)據(jù)集訓(xùn)練數(shù)量，以提高惡性肺結(jié)節(jié)診斷準(zhǔn)確性。

綜上所述，人工智能輔助閱片在胸部CT 中應(yīng)用效果顯著，可提高惡性肺結(jié)節(jié)診斷靈敏度、特異度及準(zhǔn)確率，便于臨床盡早明確肺結(jié)節(jié)性質(zhì)，為后續(xù)治療工作開(kāi)展提供重要依據(jù)。