目的:探討基于深度學(xué)習(xí)的人工智能輔助診斷系統(tǒng)關(guān)于肺磨玻璃結(jié)節(jié)(GGN)CT定量參數(shù)分析對(duì)其病理侵襲性判斷的價(jià)值,以及不同層厚與結(jié)節(jié)特征對(duì)CT肺小結(jié)節(jié)檢出效能的影響。材料與方法:納入本院2018年1月至2019年8月經(jīng)手術(shù)病理證實(shí)的肺腺癌磨玻璃結(jié)節(jié)54枚和2019年1月至2019年8月肺小結(jié)節(jié)胸部CT平掃病例200例導(dǎo)入人工智能軟件工作站進(jìn)行分析。前者54個(gè)GGN分析后記錄的特征定量參數(shù)包括3D長(zhǎng)徑、平均CT值、體積、最大面面積、表面積、緊湊度、球形度、熵,按照病理分型將54枚GGN分為非侵襲性病變組(AAH、AIS)和侵襲性病變組(MIA、IAC),采用SPSS及MedCalc軟件統(tǒng)計(jì)分析兩組間差異,再對(duì)有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的定量參數(shù)進(jìn)行受試者工作特征曲線(Receiver operating characteristic curves,ROC)分析,評(píng)價(jià)其診斷GGN侵襲性的能力,同時(shí)根據(jù)最大約登指數(shù)(Youden’s index,YI)計(jì)算該定量參數(shù)的最佳診斷閾值,獲得曲線下面積、敏感度和特異度,P0.05被認(rèn)為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。后者根據(jù)不同CT圖像層厚、結(jié)節(jié)類型、結(jié)節(jié)大小以及機(jī)型,分別記錄AI與醫(yī)師對(duì)結(jié)節(jié)的檢出情況,采用SPSS17.0統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行資料錄入、整理及統(tǒng)計(jì)學(xué)分析。AI組與醫(yī)師組定性資料比較采用卡方檢驗(yàn),兩組檢測(cè)時(shí)間比較采用t檢驗(yàn),比較其檢出率、靈敏度、假陽(yáng)性率以及檢出時(shí)間,P0.05為差異具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。結(jié)果:1.本研究共計(jì)54枚GGN,其中pGGN34枚,mGGN20枚,非侵襲性病變組(AAH、AIS)22枚(40.74%),侵襲性病變組(MIA、IAC)32枚,分別發(fā)生于右肺上葉28枚(尖段7枚,后段11枚,前段10枚),右肺中葉5枚(內(nèi)段1枚,外段4枚),右肺下葉8枚(背段2枚,前基底段6枚),左肺上葉10枚(尖后段6枚,前段4枚),左肺下葉3枚(背段1枚,基底段2枚)。AI對(duì)54枚GGN給出診斷意見為48枚GGN高危,占比88.89%,6枚低危(pGGN 4枚,mGGN2枚),占比11.11%。2.3D長(zhǎng)徑、平均CT值、體積、最大面面積及表面積判斷非侵襲性病變組和侵襲性病變組具有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異,3D長(zhǎng)徑診斷侵襲性病變的最佳閾值為10.35mm,敏感性為84.37%,特異性為59.09%,(AUC=0.740,P0.05;95%CI:0.603-0.850);平均CT值的閾值為476.73Hu,敏感性為78.12%,特異性為72.73%,(AUC=0.751,P0.05;95%CI:0.615-0.859);體積的閾值為641.7 mm3,敏感性為65.62%,特異性為81.82%,(AUC=0.737,P0.05;95%CI:0.600-0.848);最大面面積的閾值為79.78 mm~2,敏感性為68.75%,特異性為77.27%,(AUC=0.736,P0.05;95%CI:0.598-0.846);表面積的閾值為365.22 mm~2,敏感性為65.62%,特異性為81.82%,(AUC=0.744,P0.05;95%CI:0.607-0.853)。3.GGN的緊湊度、球形度、熵診斷非侵襲性和侵襲性腺癌之間的差異無(wú)明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P均0.05)。4.結(jié)果200例胸部CT共檢出真性結(jié)節(jié)755枚,其中pGGN218枚,mGGN61枚,SN476枚。AI在厚層(5mm)對(duì)于pGGN及mGGN檢出率高于薄層(1.5mm),二者經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析分別為,t=1.511,P=0.134,t=2.282,P=0.025;AI薄層對(duì)于SN的檢出率明顯高于厚層(t=-10.377,P0.001);AI在薄層對(duì)pGGN、mGGN及SN檢出靈敏度均明顯高于厚層,經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析分別為,t=-4.823,P0.001,t=-4.048,P0.001,t=-10.186,P0.001;薄層對(duì)于實(shí)性結(jié)節(jié)的假陽(yáng)性率明顯高于厚層,厚層對(duì)于純磨玻璃結(jié)節(jié)及混雜磨玻璃結(jié)節(jié)的假陽(yáng)性率明顯高于薄層,醫(yī)師的假陽(yáng)性均為0。5.在64排CT機(jī)型及16排CT機(jī)型中AI共檢出肺小結(jié)節(jié)分別為491、627枚,二者經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析,t=-0.428,P=0.427,P0.05,差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義;兩種機(jī)型在薄層上對(duì)肺小結(jié)節(jié)檢出均高于厚層(t=-7.925,P0.001);薄層的假陽(yáng)性率明顯高于厚層(t=-2.890,P=0.004),其中16排機(jī)型假陽(yáng)性率略高于64排機(jī)型。結(jié)論:1.基于人工智能CT特征定量分析(3D長(zhǎng)徑、平均CT值、體積、最大面面積、表面積)有助于GGN侵襲性的預(yù)判,能給術(shù)前選擇及預(yù)后判斷提供更精準(zhǔn)的影像學(xué)依據(jù)。2.CT掃描層厚會(huì)顯著影響AI對(duì)CT肺結(jié)節(jié)的檢出效能,圖像層面越厚,AI對(duì)肺小結(jié)節(jié)檢出速度越快,其漏診率相對(duì)增加,CT圖像層厚越薄,AI對(duì)肺小結(jié)節(jié)檢出率越高,其假陽(yáng)性率相對(duì)增加。3.不同機(jī)型西門子64排及飛利浦16排對(duì)AI在CT肺小結(jié)節(jié)的檢出無(wú)顯著影響。
【學(xué)位單位】：成都醫(yī)學(xué)院
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：R734.2
【部分圖文】：

結(jié)果12圖6圖63D長(zhǎng)徑、平均CT值、變面積、體積、最大面面積的ROC曲線分析Fig.6ROCcurveanalysisof3Dlongdiameter,averageCTvalue,variablearea,volume,andmaximumarea2.2200例肺小結(jié)節(jié)數(shù)據(jù)分析2.2.1以密度分類的肺小結(jié)節(jié)檢出情況比較結(jié)果200例胸部CT共檢出真性結(jié)節(jié)755枚，其中pGGN218枚，mGGN61枚，實(shí)性密度結(jié)節(jié)（SN）476枚。AI在厚層（5mm）對(duì)于pGGN及mGGN檢出率高于薄層（1.5mm），二者經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析分別為，t=1.511，P=0.134，t=2.282，P=0.025；AI薄層對(duì)于實(shí)性結(jié)節(jié)的檢出率明顯高于厚層（t=-10.377，P<0.001）；AI在薄層對(duì)pGGN、mGGN及SN檢出靈敏度均明顯高于厚層，經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析分別為，t=-4.823，P<0.001，t=-4.048，P<0.001，t=-10.186，P<0.001；薄層對(duì)于實(shí)性結(jié)節(jié)的假陽(yáng)性率明顯高于厚層，厚層對(duì)于純磨玻璃結(jié)節(jié)及混雜磨玻璃結(jié)節(jié)的假陽(yáng)性率明顯高于薄層，醫(yī)師的假陽(yáng)性均為0，明顯低于AI；具體詳見表3、表4，圖7-10。

成都醫(yī)學(xué)院專業(yè)碩士研究生論文15themGGNoftheleftlowerlobeinthe1.5mmlayerthicknessimage.Thesizeisabout0.9x0.7cm.Closelyrelatedtoadjacentbloodvessels.Fig9-2Thenodulewasnotdetectedinthe0.6mmlayerthicknessimageofAI,whichmaybeduetothethinnerlayerthicknessimageandlowerresolution,andthenodulewaslocatedinthesubpleuralareaandwasaffectedbythevolumeeffect.圖10-1圖10-1圖10-1、10-2，女性，53歲，圖10-1AI在5mm層厚圖像中右肺下葉前基底段自動(dòng)標(biāo)記一mGGN并提示高危，大小約0.8x0.7cm，與鄰近血管關(guān)系密切。圖10-2在1.5mm肺窗中可見該結(jié)節(jié)實(shí)則為實(shí)性結(jié)節(jié)。Fig10-1,10-2,female,53yearsold.Fig10-1AIinthe5mmlayerthicknessimageoftheanteriorbasalsegmentoftherightlowerlungautomaticallymarksamGGNandindicateshighrisk,about0.8x0.7cminsize,andadjacentbloodvessels.Closerelationship.Fig10-2Thisnodulecanbeseenasasolidnoduleina1.5mmlungwindow.2.2.2不同機(jī)型對(duì)肺小結(jié)節(jié)AI檢出情況的比較在64排CT機(jī)型及16排CT機(jī)型中AI共檢出肺小結(jié)節(jié)分別為491、627枚，真性結(jié)節(jié)分別為340、415枚，其中64排CT分別檢出pGGN74枚，mGGN32枚，SN234枚，其中16排CT分別檢出pGGN144枚，mGGN29枚，SN242枚，二者經(jīng)統(tǒng)計(jì)學(xué)分析，t=-0.428，P=0.427，P>0.05，差異無(wú)統(tǒng)計(jì)學(xué)意義；兩種機(jī)型在薄層上對(duì)肺小結(jié)節(jié)檢出均高于厚層（t=-7.925，P<0.001）；薄層的假陽(yáng)性率明顯高于厚層（t=-2.890，P=0.004），其中16排機(jī)型假陽(yáng)性率略高于64排機(jī)型；詳見表5。表5不同機(jī)型對(duì)肺小結(jié)節(jié)AI檢出情況的比較Table5ComparisonofAIdetectionofpulmonarynodulesbydifferentmodels分類檢出率（%）靈敏度（%）假陽(yáng)性（%）
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