人工智能系统在CT肺小结节筛查中的准确率及检出时间分析
阅片,误诊率,牡丹江,1资料与方法,1一般资料,2纳入及排除标准5,3方法,4统计学方法,2结果,1各组肺结节检出情况比较,2各组肺结节检出时间比较,3各组肺结节检出准确率比较,3讨论
于广浩 李为民 高 杨 董 默 李彩娟 朱险峰 李莲娣1.牡丹江医学院影像设备教研室,黑龙江牡丹江 157011;2.牡丹江医学院附属第二医院麻醉科,黑龙江牡丹江 157009
随着人们对于体检的重视程度越来越高,肺结节检出率也越来越高[1]。对于肺结节的早期发现、早期定性及早期治疗,是预防肺结节癌变的重要手段[2]。目前随着CT技术的飞速发展,图像质量及分辨率也越来越高[3]。对于肺结节的检出率也在逐步升高,而常规的人工CT阅片耗费时间长,由于医生的视觉疲劳也容易造成肺结节漏诊的情况出现[4]。随着近年来人工智能(artificial intelligence,AI)技术的逐步成熟,将AI联合人工的阅片方法也逐渐兴起。本研究依托于AI技术,分析AI技术、人工技术及人工与AI联合对于肺结节筛查的应用效果,分析AI智能系统的有效率,引导其发展方向。特选择于牡丹江医学院附属红旗医院进行高分辨率CT体检筛查的患者,分别运用不同方法进行肺结节筛查。现报道如下。
1 资料与方法
1.1 一般资料
回顾性选取2019年1—12月于牡丹江医学院附属红旗医院进行肺高分辨率CT检查的1316例患者,以金标准诊断出的198例患者的230个肺结节作为研究对象。其中男102例,女96例,平均年龄(67.69±21.32)岁 ......
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