AI结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用

摘要

目的探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用效果。方法选取2020年1月至2021年1月于我院进行健康体检的疑似肺小结节患者350例,根据CT扫描剂量分为观察组(低剂量组,n=175)和对照组(常规剂量组,n=175),所有数据分别由人工与AI技术进行分析,并进一步分为常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量组和AI技术+低剂量CT组。以病理学结果作为诊断金标准,比较各组肺结节检出率、诊断效能、结节检出时间、扫描剂量、图像质量、肺结节形态学特征和不同直径分段结石检出率。结果金标准结果显示,观察组与对照组的结节检出率分别为12.57%(22/175)、17.14%(30/175)。常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量CT组和AI技术+低剂量CT组检出率比较无统计学差异(P>0.05),Kappa值分别为0.738、0.722、0.742和0.756;AI技术阅片时间显著短于人工阅片时间(P0.05)。观察组和对照组患者肺结节分叶、毛刺、钙化、空泡、支气管征和胸膜凹陷症在扫描中无显著差异(P>0.05);观察组患者肺总结节检出率为13.14%,与对照组(17.71%)相比无显著差异(P>0.05);观察组和对照组患者各分段直径结节检出率无显著差异(P>0.05)。结论AI技术结合低剂量CT扫描可以有效筛查体检人群的肺小结节病变,并节省阅片时间,提高工作效率。