CT结合AI肺结节诊断系统...结节诊断及分型鉴别中的应用_徐珂.pdf
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1、2023 年 5 月第 30 卷第 5 期CT 结合 AI 肺结节诊断系统在肺结节诊断及分型鉴别中的应用徐珂,杨洁*,李秋实,王琦,郭孟珂,韩树亮(河南大学第一附属医院 医学影像科,河南 开封475000)【摘要】目的 探讨CT结合AI肺结节诊断系统在肺结节诊断及分型鉴别中的应用效果。方法选取2021年9月至2022年9月我院收治的80例疑似肺结节患者,按照检查方法分为观察组与对照组。对照组采用CT检查诊断,观察组在对照组基础上采用AI肺结节诊断系统。比较两组诊断肺结节及分型的价值。结果病理检查结果显示80例患者共168个结节,其中恶性结节32个(1905)、良性结节136个(8095)。观察
2、组结节检出率及恶性结节阳性检出率分别为9762、9688,高于对照组的8214、8125(P 005)。观察组在结节直径5 cm、8 10 cm及实性结节、磨玻璃结节、胸膜中部结节的检出率高于对照组(P 005)。结论CT结合AI肺结节诊断系统可提高肺结节检出率,且在鉴别结节分型方面价值较高。【关键词】CT;AI肺结节诊断系统;肺结节;分型鉴别中图分类号:R563文献标识码:Adoi:10.3969/j.issn.1674-4659.2023.05.0585Application of CT Combined with AI Pulmonary Nodule Diagnostic System
3、 in the Diagnosis and Typing Differentiation ofPulmonary NodulesXU Ke,YANG Jie*,LI Qiushi,WANG Qi,GUO Mengke,HAN Shuliang(Department of Medical Imaging,the First Affiliated Hospitalof Henan University,Kaifeng 475000,China;*Corresponding author:YANG Jie,E-mail:)AbstractObjective To explore the applic
4、ation effect of CT combined with AI pulmonary nodule diagnostic system in the diagnosisand typing differentiation of pulmonary nodules.Methods 80 patients with suspected pulmonary nodules admitted to our hospital fromSeptember 2021 to September 2022 were divided into observation group and control gr
5、oup according to the examination methods.Thecontrol group was diagnosed by CT,and the observation group used AI pulmonary nodule diagnostic system on the basis of the controlgroup.The value of diagnosis and typing differentiation of pulmonary nodules were compared between the two groups.Results Path
6、ologicalexamination showed 168 nodules in 80 patients,including 32 malignant nodules(19.05%)and 136 benign nodules(80.95%).The detectionrate of nodules and the positive rate of malignant nodules in the observation group were 97.62%and 96.88%,respectively,higher than82.14%and 81.25%in the control gro
7、up(P 0.05).The detection rate of nodule diameter of 5 cm and 8-10 cm,solid nodule,ground glassnodule and middle pleural nodule in the observation group was higher than that in the control group(P 0.05).Conclusions CT combinedwith AI pulmonary nodule diagnostic system can improve the detection rate o
8、f pulmonary nodules,and has higher value in the typingdifferentiation of pulmonary nodules.Key wordsCT;AI pulmonary nodule diagnostic system;Pulmonary nodules;Typing differentiation肺癌是最为常见的癌症疾病,多数患者早期无特异症状,确诊时已处于中晚期,故预后较差1。肺癌的早期筛查是早期干预、改善患者预后的重要方法。目前,CT扫描是临床用于肺结节筛查的首选手段2。在进行影像学图像分析时,必须在有效的时间内分析患者的图像
9、,识别肺结节并记录结节病灶的影像学特征,据此明确结节的良恶性。此前影像学检查主要通过手动测量方式记录结节的大小、范围等,然而该测量方式的精确度较差,不利于肺癌的早期发现、诊断及精准治疗。基于CT图像的人工智能(AI)肺结节辅助检测系统是一种新型的技术,其主要通过软件计算,在肺结节诊断及性质鉴别方面已成为临床研究的热点3。本研究探讨CT结合AI肺结节诊断系统在肺结节诊断及分型鉴别中的应用效果,现报道如下。1资料与方法11一般资料选取2021年9月至2022年9月我院收治的80例疑似肺结节患者。纳入标准:年龄18岁;术前30 d内接受CT扫描提示肺结节。排除标准:合并恶性肿瘤;图像噪声过多或存在运
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