临床放射学杂志

作者：巩盼, 李星宇, 来坤, 阮梦雨, 沙文霞, 李建龙, 黄晓旗, 郭佑民, 王改莲

单位：716000 延安大学附属医院影像科巩 盼、李星宇、来 坤、阮梦雨、李建龙、黄晓旗;716001 延安市第二人民医院放射科沙文霞、王改莲;710061 西安交通大学第一附属医院放射科郭佑民

关键词：肺结核,定量CT,视觉评估,人工智能,计算机辅助诊断

基金：陕西省卫生健康科研项目(编号:2022B008);大学生创新创业训练计划创新训练项目(编号:D2022138)

<b>目的</b> 基于计算机肺部感染辅助诊断系统,验证人工智能(AI)技术在浸润性肺结核病灶检测及评估中应用的准确性及可行性。<b>方法</b> 回顾性搜集2020年1月至2022年7月延安市第二人民医院确诊的初次就诊的浸润性肺结核患者120例,对肺部病变范围和病变征象进行半定量评分。将各肺叶的病变范围和各病变征象分数相加,得到最终的分数。采用Pearson或Spearman相关分析全肺及各肺叶视觉评分(病变范围得分、病变严重程度得分、各征象得分)与CT定量指标[病灶体积(LeV)、病灶占肺体积的百分比(LeV%)及病灶质量(LM)]之间的相关性。<b>结果</b> 全肺病变范围得分、病变严重程度得分与全肺定量CT指标LeV、LeV%、LM呈高度相关(r=0.783～0.826,P＜0.001);各肺叶LeV%与人工评估的病变比例得分、各肺叶LM与人工评估的病变严重程度得分均呈高度相关(r=0.761～0.913,P＜0.001)。<b>结论</b> AI获得的全肺及各肺叶CT定量指标与传统视觉评分具有高度相关性,证实了其在浸润性肺结核客观影像学定量评估中具有准确性及可行性。

来源：2024年第4期

《临床放射学》期刊编辑部

查看临床放射学杂志2024年第4期