人工智能技術(shù)對(duì)肺癌早期不同密度肺結(jié)節(jié)的診斷能力探究

王冠華，燕俊竹，張 林（通訊作者）

（1 石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院 新疆 石河子 832000）（2 石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院 新疆 石河子 832000）

我國(guó)惡性腫瘤患者5年生存率遠(yuǎn)低于發(fā)達(dá)國(guó)家，其中，惡性腫瘤死亡最常見的原因是肺癌[1]。肺癌早期在影像學(xué)表現(xiàn)為肺內(nèi)結(jié)節(jié)，降低肺癌死亡率、提高預(yù)后最可行的方法是肺癌篩查，早發(fā)現(xiàn)、早診斷和早治療[2]?！霸缭\斷”成了所有影像醫(yī)生面臨的一道難題。人工智能系統(tǒng)利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，既可以自動(dòng)識(shí)別、標(biāo)注可疑結(jié)節(jié)，還能顯示結(jié)節(jié)良惡性[3]。目前，許多AI 公司研發(fā)了基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工肺結(jié)節(jié)篩查系統(tǒng)模型。也有小范圍的驗(yàn)證都能夠得出比較高的診斷效能，但目前尚無(wú)統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，也沒有大型臨床試驗(yàn)證明深度學(xué)習(xí)技術(shù)在臨床應(yīng)用中的可靠性[4]。本研究探討了基于深度學(xué)習(xí)的人工智能技術(shù)對(duì)肺癌早期不同密度的肺結(jié)節(jié)檢出和良惡性的鑒別上的應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

1.1 病例資料

本研究整理石河子大學(xué)醫(yī)學(xué)院第一附屬醫(yī)院2015年1月—2018年12月具有明確病理結(jié)果的3494例患者，篩選經(jīng)病理診斷為肺癌患者997例。收集所有惡性結(jié)節(jié)患者從2013年1月到病理確診間的胸部CT檢查，篩選與腫瘤在相同位置有肺結(jié)節(jié)的CT檢查共計(jì)287例影像圖像作為檢測(cè)集，其中實(shí)性結(jié)節(jié)161例，部分實(shí)性結(jié)節(jié)52例，磨玻璃結(jié)節(jié)74例。

1.2 圖像采集

所有患者均用GE Discovery CT750 HD 或GE LightSpeed VCT機(jī)行常規(guī)肺部掃描。取仰臥位，掃描范圍自從肺尖到肺底部肋膈角以下。掃描參數(shù)：管電流100 ～350mAs，管電壓：120kv，矩陣512×512，層厚5.0mm，層距5.0mm，所有圖像均進(jìn)行1.25mm 薄層后處理重建。

1.3 肺結(jié)節(jié)檢測(cè)

將符合本研究納入標(biāo)準(zhǔn)的肺結(jié)節(jié)病例的標(biāo)準(zhǔn)DICOM 格式圖像導(dǎo)入北京推想科技有限公司搭建并訓(xùn)練的CT深度學(xué)習(xí)模型AI-CT5.0版本模型中，記錄模型檢測(cè)結(jié)節(jié)的大小、位置、惡性概率。

表1 人工智能系統(tǒng)對(duì)肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果統(tǒng)計(jì)

1.4 統(tǒng)計(jì)學(xué)處理

分別記錄人工智能系統(tǒng)對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢出數(shù)，惡性個(gè)數(shù)和良性個(gè)數(shù)（以病理結(jié)果診斷結(jié)果為標(biāo)準(zhǔn)），計(jì)算三組的敏感度（真陽(yáng)性率）、誤診率（假陰性率）、漏診率，真陽(yáng)性率＝診斷正確數(shù)/ 檢測(cè)結(jié)節(jié)數(shù)×100%，假陰性率＝誤診數(shù)/檢出數(shù)100%，漏診率＝漏診數(shù)/結(jié)節(jié)總數(shù)100%，采用S P S S20.0 統(tǒng)計(jì)學(xué)軟件進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析和處理，計(jì)數(shù)資料用χ2檢驗(yàn)，P＜0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié)果

人工智能系統(tǒng)對(duì)287例肺結(jié)節(jié)檢測(cè)的結(jié)果，詳見表2。

表2 人工智能系統(tǒng)對(duì)不同密度肺結(jié)節(jié)檢測(cè)結(jié)果比較（%）

系統(tǒng)對(duì)三種不同類型的結(jié)節(jié)檢出率沒有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（χ2=3.791，P=0.135）。對(duì)三種不同類型的結(jié)節(jié)準(zhǔn)確率亦沒有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（χ2=10105，P=0.576）。

3 討論

本研究分析了人工智能技術(shù)對(duì)肺癌早期不同密度的肺結(jié)節(jié)檢出和良惡性的鑒別上的應(yīng)用價(jià)值，人工智能系統(tǒng)檢測(cè)實(shí)性結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)和磨玻璃結(jié)節(jié)的檢出率分別為98.76%（159/161）、96.15%（50/52）和94.59%（70/74）。比較系統(tǒng)對(duì)三種不同類型的結(jié)節(jié)檢出率沒有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（χ2=3.791，P=0.135）。可見人工智能系統(tǒng)對(duì)實(shí)性結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)和部分實(shí)性結(jié)節(jié)三種不同類型結(jié)節(jié)的檢出效果是相同的。

研究表明[5]，三種類型肺結(jié)節(jié)的惡性概率從高到低依次為：部分實(shí)性結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)、實(shí)性結(jié)節(jié)。本研究中，人工智能系統(tǒng)檢測(cè)實(shí)性結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)和磨玻璃結(jié)節(jié)檢出的真陽(yáng)性率分別為66.67%（106/159）、66.00%（33/50） 和75.71%（53/70）。 比 較 系 統(tǒng) 對(duì)三種結(jié)節(jié)準(zhǔn)確率亦沒有明顯統(tǒng)計(jì)學(xué)差異（χ2=10105，P=0.576）。在實(shí)際工作中，我們對(duì)結(jié)節(jié)良惡性的判斷除了通過(guò)肺結(jié)節(jié)位置、形態(tài)、大小、密度、邊界及周圍等征象外，會(huì)根據(jù)結(jié)節(jié)密度進(jìn)行一定的考慮，因?yàn)槲覀冎啦煌芏鹊姆谓Y(jié)節(jié)的惡性概率是不同的，無(wú)形之中也會(huì)給影像醫(yī)生診斷造成一些干擾。而人工智能系統(tǒng)則可以排除這些干擾。因此,人工智能系統(tǒng)較影像醫(yī)師的診斷能力應(yīng)該是具有明顯優(yōu)勢(shì)的。