| 稿件标题： | 人工智能深度学习技术在低剂量胸部CT 肺结节检出中的应用价值 |
| 稿件作者： | 郭依楠,崔鑫烨,戴瑜洁,项 萍,高 晨,周长玉 |
| 关键字词： | [关键词] 深度学习; 人工智能; 肺结节; 低剂量计算机断层扫描; 准确性增益率; 时间增益率; 筛查 |
| 文章摘要： | [摘 要] 目的 探究人工智能(AI)深度学习技术在低剂量胸部体检 CT肺结节检出中的临床应用价值。方法 回顾性分 析2017年6—7月浙江中医药大学附属第一医院医学影像科低剂量胸部体检 CT图像700例,统计影像医师在 AI辅助前后阅片 的检出率,以2名高年资影像医师的一致意见作为结节判断的“金标准”。随机抽取300例图像,2名规范化培训(规培)医师和2 名高年资医师在 AI辅助前后分别阅片,比较两者结节诊断的准确性增益率和时间增益率。运用 SPSS25.0软件进行统计学差异 的分析。结果 700例 CT 图 像 中 共 包 含 1771 个 阳 性 结 节,影 像 医 师 独 立 诊 断 的 检 出 率 为 86.62%,AI辅 助 后 检 出 率 为 99.27%。基于深度学习的 AI软件的假阳性率为每例5.90个,删去直径小于3mm 的结节后,假阳性率降为每例1.90个。高年 资影像医师与规培影像医师的准确性增益率分别为2.78%和8.33%,两者差异有统计学意义(P<0.05);时间增益率分别为 24.53%和39.04%,两者差异有统计学意义(P<0.01)。结论 基于深度学习的 AI辅助诊断系统能有效地提高影像医师的诊断 效率。 |
| 文章基金： | 基金项目:浙江省医药卫生科技计划项目(2019KY117) |
| 杂志名称： | 现代医药卫生 |
| 文章刊期： | 2021年37卷10期 |
| 文章栏目： | 论著 |
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