人工智能輔助肺結(jié)節(jié)篩查及定性診斷的應(yīng)用研究

李娟娟, 劉 敏, 楊 斌, 杜 偉, 楊鴻開(kāi),廖艷全, 李峻杭, 王 君

(1. 云南省祥云縣人民醫(yī)院/大理大學(xué)第九附屬醫(yī)院 影像科, 云南 大理, 672100;2. 云南省昆明市第一人民醫(yī)院 醫(yī)學(xué)影像中心, 云南 昆明, 650000;3. 大理大學(xué)第一附屬醫(yī)院 放射科, 云南 大理, 671000)

肺癌最初診斷時(shí)，約55%的患者已處于肺癌晚期，因此提高肺癌生存率的關(guān)鍵是早期診斷及治療[1-3]。肺癌最初表現(xiàn)為肺結(jié)節(jié)，胸部低劑量計(jì)算機(jī)斷層掃描(LDCT)被認(rèn)為是肺癌篩查的主要方法[4-5], 雖然LDCT可以在早期發(fā)現(xiàn)肺癌[6], 但仍會(huì)發(fā)生肺結(jié)節(jié)漏診和誤診的情況[7]。隨著技術(shù)的進(jìn)步，人工智能(AI)輔助診斷系統(tǒng)被用于醫(yī)學(xué)的諸多領(lǐng)域[8], 可以對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行快速篩查及標(biāo)記病變部位，并能對(duì)結(jié)節(jié)進(jìn)行良惡性分類[9-12]。本研究以病理診斷為金標(biāo)準(zhǔn)，比較AI輔助診斷軟件與放射醫(yī)師對(duì)肺結(jié)節(jié)的檢測(cè)和診斷效能，探討AI輔助診斷軟件在LDCT肺結(jié)節(jié)篩查及定性診斷中的臨床應(yīng)用價(jià)值，為臨床診療提供影像理論依據(jù)。

1 資料與方法

1.1 一般資料

本研究收集2019年7月—2021年7月祥云縣人民醫(yī)院術(shù)前行胸部低劑量CT檢查并經(jīng)手術(shù)及活檢后病理確診的103例(108個(gè)結(jié)節(jié))患者的臨床資料，其中男64例，女39例，年齡40～82歲，平均(62.76±10.60)歲。納入標(biāo)準(zhǔn): ① 年齡≥40歲的患者; ② 行LDCT檢查的患者; ③ 肺結(jié)節(jié)最大直徑<30 mm的患者; ④ 經(jīng)手術(shù)或穿刺活檢病理檢查已證實(shí)的患者。排除標(biāo)準(zhǔn): ① 彌漫性肺炎、間質(zhì)纖維化、肺水腫者; ② 彌漫性肺內(nèi)轉(zhuǎn)移結(jié)節(jié)、多發(fā)鈣化灶者; ③ 存在嚴(yán)重運(yùn)動(dòng)偽影圖像的患者。

1.2 CT圖像采集

所有患者均采用64排螺旋CT(德國(guó)西門(mén)子SOMATOMD etintiaAS)進(jìn)行掃描，采用仰臥位頭先進(jìn)，掃描范圍由胸廓入口至肺底，深吸氣后屏氣完成掃描。掃描采用螺旋掃描，管電壓為120 kV, 管電流根據(jù)個(gè)人體型自動(dòng)調(diào)整，螺距0.85, 層厚5 mm; 視野(FOV)365 mm, 圖像矩陣512×512。采用標(biāo)準(zhǔn)算法重建1.25 mm薄層軸位圖像。

1.3 閱片方法

① 放射醫(yī)師閱片。首先，由2名低年資放射醫(yī)師(工作年限3年以內(nèi))對(duì)影像工作站上存檔的圖像進(jìn)行閱片，閱片結(jié)果由2名臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的高年資放射醫(yī)師(工作年限3年以上)審核后完成。 ② AI輔助軟件閱片。杏脈銳影肺結(jié)節(jié)AI輔助分析軟件(工程版本s40和算法r4.103)由上海杏脈信息科技有限公司提供，將103例肺結(jié)節(jié)患者術(shù)前的胸部低劑量CT圖像導(dǎo)入AI分析軟件中，由軟件自動(dòng)識(shí)別并標(biāo)記肺結(jié)節(jié)。

1.4 肺結(jié)節(jié)診斷標(biāo)準(zhǔn)

由臨床經(jīng)驗(yàn)豐富的2名放射高年資醫(yī)師參照AI影像報(bào)告在薄層軸位進(jìn)行觀察，確定病灶位置后，結(jié)合三維重建、最大密度投影等技術(shù)進(jìn)一步對(duì)肺結(jié)節(jié)做出判斷，以2名放射高年資醫(yī)師的統(tǒng)一意見(jiàn)作為真性結(jié)節(jié)的金標(biāo)準(zhǔn)，同時(shí)記錄每個(gè)結(jié)節(jié)的最大直徑、密度。根據(jù)最大直徑將肺結(jié)節(jié)分為<5 mm、5～10 mm、>10～20 mm、>20～30 mm, 根據(jù)結(jié)節(jié)密度不同將其分為實(shí)性結(jié)節(jié)、磨玻璃結(jié)節(jié)、部分實(shí)性結(jié)節(jié)。

1.5 肺結(jié)節(jié)危險(xiǎn)分級(jí)

利用AI輔助軟件對(duì)肺結(jié)節(jié)進(jìn)行危險(xiǎn)分級(jí)，根據(jù)2019年更新的肺成像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)(Lung- RADS)1.1版將肺結(jié)節(jié)分為1、2、3、4級(jí)，其中4級(jí)進(jìn)一步分為4A、4B、4X。將1、2級(jí)肺結(jié)節(jié)定義為低危結(jié)節(jié); 3級(jí)和4A級(jí)肺結(jié)節(jié)定義為中危結(jié)節(jié); 4B級(jí)和4X級(jí)肺結(jié)節(jié)定義為高危結(jié)節(jié)。

1.6 肺結(jié)節(jié)病理檢查方法

根據(jù)病情差異選擇不同術(shù)式，包括經(jīng)皮肺穿刺活檢術(shù)、胸腔鏡下肺段切除術(shù)、胸腔鏡下肺楔形切除術(shù)、胸腔鏡下肺葉切除術(shù)及肺癌根治術(shù)。

1.7 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析

采用SPSS 22.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差表示，不符合正態(tài)分布的計(jì)量資料以中位數(shù)表示。計(jì)數(shù)資料采用[n(%)]進(jìn)行統(tǒng)計(jì)描述。組間比較采用卡方檢驗(yàn),P<0.05為差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義。

2 結(jié) 果

2.1 肺結(jié)節(jié)篩查及診斷情況

103例患者中, 2名經(jīng)驗(yàn)豐富的高年資放射醫(yī)師結(jié)合AI輔助診斷軟件共篩查出258個(gè)真性結(jié)節(jié)，其中108個(gè)結(jié)節(jié)經(jīng)病理確診。確診的108個(gè)結(jié)節(jié)中，最大直徑<5 mm 3個(gè), 5～10 mm 22個(gè), >10～20 mm 38個(gè), >20～30 mm 45個(gè); 實(shí)性結(jié)節(jié)57個(gè)，磨玻璃結(jié)節(jié)14個(gè)，部分實(shí)性結(jié)節(jié)37個(gè); 惡性結(jié)節(jié)86個(gè)(腺癌58個(gè)，鱗癌23個(gè)，大細(xì)胞癌1個(gè)，小細(xì)胞癌3個(gè)，原位癌1個(gè))，良性結(jié)節(jié)22個(gè)(錯(cuò)構(gòu)瘤5個(gè)，結(jié)核球2個(gè)，靜脈血管瘤1個(gè)，炎性假瘤2個(gè)，其他炎性病變12個(gè))。

2.2 AI與放射醫(yī)師對(duì)肺結(jié)節(jié)篩查能力的比較

258個(gè)真性結(jié)節(jié)中, AI輔助診斷軟件閱片共篩查出248個(gè)肺結(jié)節(jié)，放射醫(yī)師閱片篩查出231個(gè)肺結(jié)節(jié)，AI與放射醫(yī)師檢出肺結(jié)節(jié)的敏感度分別為96.12%、89.53%?？ǚ綑z驗(yàn)結(jié)果顯示, AI閱片的篩查能力優(yōu)于放射醫(yī)師閱片，差異有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義(P<0.05)，見(jiàn)表1。258個(gè)真性結(jié)節(jié)中，直徑≤4 mm的磨玻璃結(jié)節(jié)18個(gè)，AI閱片共篩查出17個(gè)，放射醫(yī)師閱片共篩查出13個(gè), AI與放射醫(yī)師檢出直徑≤4 mm的磨玻璃肺結(jié)節(jié)的敏感度分別為94.44%、72.22%, 陽(yáng)性預(yù)測(cè)值分別為95.00%、100.00%。AI輔助診斷軟件篩查的假陽(yáng)性結(jié)節(jié)13個(gè)(假陽(yáng)性率為5.00%), 其中4例為血管交叉、聚集處, 3例為胸膜增厚, 3例為小葉中心結(jié)構(gòu), 3例有少許炎癥，放射醫(yī)師無(wú)假陽(yáng)性肺結(jié)節(jié)診斷結(jié)果，典型病例見(jiàn)圖1。

表1 AI與放射醫(yī)師對(duì)真性肺結(jié)節(jié)篩查能力的比較[n(%)]

2.3 AI與放射醫(yī)師對(duì)肺結(jié)節(jié)診斷效能比較

86個(gè)惡性結(jié)節(jié)中, AI輔助軟件顯示高危結(jié)節(jié)82個(gè)，敏感度為95.35%, 放射醫(yī)師診斷的惡性結(jié)節(jié)79個(gè)，敏感度為91.86%; 22例良性病變結(jié)節(jié)中，AI輔助軟件診斷顯示6例為高危結(jié)節(jié)，特異度為72.73%, 6例高危結(jié)節(jié)中，放射醫(yī)師將4例診斷為疑似錯(cuò)構(gòu)瘤，另外2例第一診斷為疑似結(jié)核球，最后病理檢查結(jié)果證實(shí)放射醫(yī)師診斷正確，但是放射醫(yī)師在22例良性病變中將4例患者首先考慮早期肺癌的可能，特異度為81.82%, 見(jiàn)表2, 典型病例CT、蘇木精- 伊紅(HE)染色法病理圖見(jiàn)圖2。

表2 AI與放射醫(yī)師對(duì)肺結(jié)節(jié)診斷效能比較 %

A、B: 右肺下葉良性結(jié)節(jié)(女,48歲, AI輔助軟件誤診為高危,病理學(xué)檢查確診為錯(cuò)構(gòu)瘤, HE染色病理圖放大40倍); C、D: 左肺上葉惡性結(jié)節(jié)(女, 68歲, AI 輔助軟件診斷準(zhǔn)確,病理學(xué)檢查確診為腺癌, HE染色病理圖放大40倍)。圖2 典型病例CT圖像、HE染色病理圖

3 討 論

本研究結(jié)果顯示, AI輔助診斷軟件檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的敏感度高于放射醫(yī)師，且AI輔助診斷軟件檢測(cè)肺結(jié)節(jié)的假陽(yáng)性率很低; AI診斷惡性結(jié)節(jié)的敏感度高于放射醫(yī)師，但是特異度低于放射醫(yī)師。杏脈銳影肺結(jié)節(jié)人工智能分析軟件對(duì)于肺結(jié)節(jié)的位置、大小、密度顯示較好，大多可以進(jìn)行準(zhǔn)確標(biāo)記。本研究發(fā)現(xiàn)，杏脈銳影肺結(jié)節(jié)AI分析軟件對(duì)于周邊獨(dú)立的結(jié)節(jié)，特別是直徑≤4 mm的磨玻璃結(jié)節(jié)檢出效能較好，與彭志強(qiáng)等[13]研究結(jié)果相似，但部分血管交叉及聚集處、胸膜增厚、少許炎癥及小葉中心結(jié)構(gòu)AI輔助診斷軟件誤診為肺結(jié)節(jié)，因此存在一定的假陽(yáng)性，與李欣菱等[14]研究結(jié)果相符，對(duì)于這種情況，還需要經(jīng)驗(yàn)豐富的放射醫(yī)師對(duì)結(jié)果進(jìn)行把關(guān)，從而提高真性肺結(jié)節(jié)的篩查檢出率。放射醫(yī)師在肺結(jié)節(jié)檢出中有漏診情況發(fā)生，原因主要是放射醫(yī)師長(zhǎng)期處于高強(qiáng)度、高負(fù)荷、高緊張及疲勞的工作狀態(tài)，導(dǎo)致微小結(jié)節(jié)的漏診率增高[15]。AI輔助軟件可以根據(jù)結(jié)節(jié)特征進(jìn)行準(zhǔn)確快速地標(biāo)記，在一定程度上可以明顯減輕放射醫(yī)師的工作負(fù)擔(dān)，從而提高肺結(jié)節(jié)的總體檢出率和降低放射醫(yī)師對(duì)微小結(jié)節(jié)的漏診率，與蔡雅倩等[16-17]研究結(jié)果一致。

本研究結(jié)果顯示，與放射醫(yī)師診斷比較，AI輔助診斷軟件對(duì)惡性結(jié)節(jié)的危險(xiǎn)分級(jí)敏感度較高，但在病理檢查證實(shí)的22例良性病變中, AI輔助診斷軟件誤診了6例為高危結(jié)節(jié)，而放射醫(yī)師診斷準(zhǔn)確，證明AI輔助診斷軟件對(duì)于良性結(jié)節(jié)的特異性不如放射醫(yī)師，也表明放射醫(yī)師能夠更加準(zhǔn)確地判定肺結(jié)節(jié)的良惡性，從而避免不必要的干預(yù)(如增加CT復(fù)查的次數(shù)，進(jìn)行不必要的穿刺活檢等)。與AI輔助診斷軟件比較，放射醫(yī)師可以將部分良性結(jié)節(jié)診斷進(jìn)一步診斷為錯(cuò)構(gòu)瘤、結(jié)核球，是因?yàn)榉派溽t(yī)師除了可以對(duì)結(jié)節(jié)大小、密度、位置以及結(jié)合患者的臨床資料及實(shí)驗(yàn)室檢查等進(jìn)行詳細(xì)的綜合分析之外，影像學(xué)檢查如CT增強(qiáng)檢查等為進(jìn)一步診斷提供了條件，這也是目前AI輔助診斷軟件所不能完成的，因此AI輔助軟件在診斷肺結(jié)節(jié)中存在一定誤差，目前還不能單獨(dú)出具影像診斷報(bào)告單，仍需放射醫(yī)師進(jìn)一步復(fù)審。

本研究存在一定局限性。首先，該研究為單中心回顧性研究，分析的是臨床診療中有病理檢查結(jié)果證實(shí)的患者，存在一定的選擇偏倚，今后可以在前瞻性病例中進(jìn)一步驗(yàn)證; 其次，該研究納入的樣本量不夠充足，存在一定的誤差，還需擴(kuò)大樣本量對(duì)結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。

綜上所述, AI輔助軟件在肺結(jié)節(jié)篩查檢出及良惡性結(jié)節(jié)診斷方面具有較高的準(zhǔn)確性，但對(duì)肺結(jié)節(jié)良惡性鑒別不及放射醫(yī)師，因此AI輔助診斷軟件可作為一種輔助手段與放射醫(yī)師相結(jié)合來(lái)提高肺結(jié)節(jié)的總體診療效能。