1.北京大学深圳医院医学影像科(广东 深圳 518036)

2.深圳大学医学部生物医学工程学院(广东 深圳 518060)

闫明艳1 李 娇1 戚玉龙1 刘维湘2 成官迅1,*

结核病是世界上最古老、最严重的传染病之一，尽管它是一种可治愈的疾病，但是二十世纪以来结核病一直被列为全球十大死因之一，其中肺结核占总病例的80%[1-2]。将结核病灶及时准确地检出对患者的健康大有裨益。人工智能，意味着通过机器学习使用计算机以最少的人为干预来模拟智能行为，已经广泛应用于各种医学领域，如机器人、医学诊断、医学统计和人类生物学。医学中的人工智能有两个主要分支：虚拟和物理，其中在医学影像学的应用-计算机辅助诊断系统，如胸片、乳腺X线摄影、肝脏、脑胶质瘤、心脏成像，就属于虚拟分支[3-7]。基于此，本研究将探索目前深入学习在CT图像上能否自动判断肺结核(TB-AI-CT)，将病理证实的病灶分别经AI及胸部影像诊断医师检测分析，结果进行比较，以评估目前TB-AI-CT的诊断效果。

1 资料与方法

1.1 研究对象将北京大学深圳医院从2014年4月至2018年10月收治的肺结核患者作为研究对象，共纳入11例患者(男8例，女3例)，年龄27～66岁，平均年龄(45.8±11.3)岁。

纳入标准：行胸部HRCT平扫检查；病灶直径≤3cm；病理诊断为肺结核。排除标准：剔除肺炎等大片状阴影的病例。

1.2 研究方法

1.2.1 肺结核瘤病灶的检出 回顾性分析11例患者的CT图像，采用A、B两组不同方式。A组为AI组，采用经过机器学习的σ-Discover/Lung肺结节检测分析系统(0.4.2.1版本)对病灶进行检测分析，B组为放射诊断医师组，由2名胸部影像诊断方向的放射诊断医师共同阅片。……