InferRead软件测量肺纯磨玻璃结节体积的准确性评价
目的:探讨人工智能(AI)肺结节检测软件对肺纯磨玻璃结节(pGGN)体积自动测量的准确性及测量误差的影响因素.方法:选择2021年1月1日至31日在本院行常规胸部CT扫描的患者90例,共计170个pGGN病灶.将CT扫描原始数据(含1?mm薄层图像)传送至AI服务器进行肺结节体积自动测量并记录其测量数据;由两名资深胸部影像诊断医师以手动进行pGGN逐层测量相加得出体积数值,并以3次测量平均值作为"金标准"数据与AI测量结果进行比较;并分析pGGN体积大小、位置、毗邻等因素对AI测量误差的影响.采用SPSS?26.0进行统计分析.结果:本研究90例患者中共计170个pGGN,右肺上叶者49个(28.82％),右肺中叶者21个(12.35％),右肺下叶者27个(15.89％),左肺上叶者49个(28.82％),左肺下叶者24个(14.12％).在pGGN的毗邻关系中,完全位于肺实质内无毗邻关系者82个(48.24％),贴近血管者29个(17.06％),贴近胸膜者59个(34.70％).?①?两名观察者之间、同一观察者不同时间点对pGGN手动测量的体积数值均无差异;?②?对相同pGGN体积的测量,使用AI自动测量与人工手动测量的结果亦无差异,且二者相关性很高(r?=?0.981),一致性也很高(ICC值为0.987);?③?pGGN的体积大小、发生位置、毗邻关系对AI体积测量的误差均无统计学意义.结论:InferRead肺结节检测软件对肺pGGN三维体积测量具有良好的准确性,可适用于临床肺结节诊断与相关研究.
人工智能、磨玻璃结节、体积、准确性
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R814(放射医学)
2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
669-678
