人工智能+醫(yī)學(xué)影像在肺結(jié)節(jié)檢測中的應(yīng)用研究

王杜春，任 龍，劉寧川，楊 柳，何 杰

（南充市高坪區(qū)人民醫(yī)院放射科 四川 南充 637100）

肺癌是我國發(fā)病率、死亡率最高的惡性腫瘤之一，總體5年生存率不到15%，而ⅠA期患者手術(shù)切除后長期生存率高達(dá)80%。早期肺癌篩查工作目前是由影像科醫(yī)生人工讀片完成，由于整體醫(yī)療水平和培訓(xùn)水平的限制，醫(yī)生水平具有較大的區(qū)域差異性，整體影像診斷的誤診漏診率難以達(dá)到臨床需求，隨體檢人數(shù)的快速增長，人工處理越來越難以勝任此項任務(wù)。通過σ-Discover Lung智能肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)分析128層螺旋CT的低劑量肺部CT圖的研究，探討人工智能在肺結(jié)節(jié)檢測中敏感性、快速性以及良惡性結(jié)節(jié)判斷的準(zhǔn)確性，探討人工智能能否替代CT影像診斷醫(yī)生的巨大工作量，能否為臨床醫(yī)生在肺結(jié)節(jié)早期診斷、良惡性判斷、治療策略及手術(shù)方式選擇等方面提供重要指導(dǎo)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

選擇我院2017年5月—2019年5月肺部CT掃描的500例患者作為研究對象（其中男266例，女234例；年齡分布范圍為30歲～90歲）。由4位有經(jīng)驗的CT診斷醫(yī)師（至少一位為高級醫(yī)師），對所有病例的圖像采用雙盲法進(jìn)行觀察、分析，觀察內(nèi)容包括：是否發(fā)現(xiàn)結(jié)節(jié)，結(jié)節(jié)數(shù)目、形態(tài)、大小、密度、邊緣及邊界、周圍情況、隨訪復(fù)查有無變化等。

1.2 材料與設(shè)備

全部病例采用GE Optima CT660 64排螺旋CT掃描儀；圖像后處理工作站aw4.6；σ-Discover Lung智能肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)。

1.3 方法

檢查前對患者進(jìn)行吸氣屏氣訓(xùn)練，以取得患者的合作，讓患者在檢測過程中做到一致性的屏氣程度。采用GE 128層螺旋CT機(jī)，患者仰臥，雙手上舉，采取吸氣末單次屏氣掃描，掃描范圍為肺尖至肋膈角尖端水平。低劑量掃描參數(shù)：100kV，50mAs，Pitch1.0，ASIR迭代重建，RDT 0.625mm，RT 5mm，RI 5mm，掃描矩陣512×512，圖像重建算法采用ASIR迭代重建技術(shù)。將掃描原始層厚0.625mm、層間距0.625mm的薄層重建圖像傳輸?shù)紾E AW4.6工作站。由影像診斷醫(yī)師對所有病例的圖像采用雙盲法進(jìn)行觀察、分析。將所有納入病例的原始薄層圖像導(dǎo)入σ-Discover Lung智能肺結(jié)節(jié)檢測系統(tǒng)，利用圖像識別技術(shù)對患者的影像圖像進(jìn)行識別，標(biāo)注結(jié)節(jié)關(guān)鍵信息，給出結(jié)節(jié)良惡性風(fēng)險值、隨訪建議等；并基于深度學(xué)習(xí)模型通過大量已有的影像數(shù)據(jù)和臨床診斷信息不斷優(yōu)化人工智能檢測系統(tǒng)。

技術(shù)路線圖：

1.4 統(tǒng)計學(xué)分析

采用SPSS20.0統(tǒng)計學(xué)分析軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，計量資料采用（±s）表示，比較采用t檢驗，計數(shù)資料用（%）表示，采用χ2檢驗，P＜0.05表示差異具有統(tǒng)計學(xué)意義。

2 結(jié)果

σ-Discover Lung肺結(jié)節(jié)智能檢測系統(tǒng)能快速自動識別結(jié)節(jié)、分割結(jié)節(jié)并根據(jù)結(jié)節(jié)特征做出良惡性判斷，一鍵生成結(jié)構(gòu)式報告，其速率明顯快于人工讀片，能夠幫助醫(yī)生更加快捷的做出診斷，大大減輕醫(yī)生在早期肺癌篩查中的工作量。經(jīng)過對比分析、統(tǒng)計，其對肺結(jié)節(jié)診斷的敏感性達(dá)到96%，良惡性判斷的準(zhǔn)確率達(dá)到89.5%，但是假陽性率25.5%。

表 人工閱片與人工智能閱片結(jié)果對比分析（%）

典型案例：3月前常規(guī)肺部CT掃描發(fā)現(xiàn)右肺上葉前段部分實性結(jié)節(jié)，大小約9×7.6mm（圖1-A），該病例3月后隨訪見結(jié)節(jié)稍增大，大小約10×9.5mm，實性成分稍增多（圖1-B）。項目負(fù)責(zé)人運用σ-Discover Lung自動檢測分析該病例（圖1-C）并一鍵生成結(jié)構(gòu)式報告（圖2），結(jié)果提示結(jié)節(jié)類型為混合性、結(jié)節(jié)大小約11.8×7.5mm、惡性風(fēng)險度90%、Lung-RADS分類為3；術(shù)后經(jīng)病理證實結(jié)節(jié)為早期肺癌。

圖1 肺結(jié)節(jié)檢測

圖2 結(jié)構(gòu)式報告

3 討論

對比人工閱片與AI閱片，人工閱片具有較低的假陽性率，不易把一些細(xì)小的支氣管血管束斷面誤認(rèn)為異常肺小結(jié)節(jié)，但是人工閱片的漏診率高于AI閱片。σ-Discover Lung智能肺結(jié)節(jié)分析系統(tǒng)能完成多個結(jié)節(jié)自動檢測任務(wù)，包括肺部分割、結(jié)節(jié)檢測、結(jié)節(jié)標(biāo)識、結(jié)節(jié)分割、結(jié)節(jié)隨訪與檢索、結(jié)節(jié)定量定性分析（如判斷結(jié)節(jié)的種類、良惡性），以及一鍵結(jié)構(gòu)式報告，具有非常高的診斷效率，輔助醫(yī)學(xué)影像診斷醫(yī)生對醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行分析，從而有效地提高醫(yī)療效率和診斷準(zhǔn)確率。但是AI閱片具有較高的假陽性率，經(jīng)常把一些細(xì)小的支氣管血管束斷面自動分析為異常肺小結(jié)節(jié)，所以任然需要影像診斷醫(yī)師對其診斷結(jié)果把關(guān)。因此要人工閱片與σ-Discover Lung智能閱片相互補(bǔ)充、相互印證，從而提高肺癌早期診斷的符合率，指導(dǎo)臨床醫(yī)生治療方案的選擇，改善術(shù)后生存質(zhì)量，進(jìn)而可以更好地延長患者生存時間，減輕社會經(jīng)濟(jì)負(fù)擔(dān)。

綜上所述，圖瑪深維采用人工智能及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的σ-Discover Lung系統(tǒng)可以高效的幫助醫(yī)生檢出肺結(jié)節(jié)，并能夠以百分比的形式標(biāo)注出肺結(jié)節(jié)癌變的可能性，一鍵生成結(jié)構(gòu)式報告，能夠輔助影像診斷醫(yī)生更加方便快捷和準(zhǔn)確地對肺結(jié)節(jié)做出診斷，減輕醫(yī)生在肺病篩查中的工作量。但是由于其具有較高的假陽性率，任然需要與人工閱片相互補(bǔ)充、相互印證。當(dāng)前的AI醫(yī)學(xué)影像技術(shù)猶如蹣跚學(xué)步的兒童，需要進(jìn)一步的優(yōu)化提升。此項技術(shù)在優(yōu)化醫(yī)師資源配置、減輕醫(yī)療資源緊張及提高臨床診斷水平方面已顯示出巨大的應(yīng)用前景，AI醫(yī)學(xué)影像符合未來智能醫(yī)學(xué)的發(fā)展方向，相信也將成為推動醫(yī)學(xué)影像學(xué)科發(fā)展的劃時代技術(shù)。