张扬 邱立军 原小军 陈强 张海沙

【作者简介】张扬，男，内蒙古乌兰察布人，硕士研究生在读，主要从事影像诊断。

【通讯作者】邱立军，男，黑龙江哈尔滨人，硕士研究生导师，主任医师，主要从事影像诊断工作。

[摘要] 目的：探讨人工智能（AI）辅助诊断技术与最大密度投影（MIP）在CT肺磨玻璃结节（GGN）筛查中的临床应用价值。方法： 回顾性分析182 例体检发现肺部有磨玻璃结节的患者胸部CT，由2名低年资放射科医师共同对CT 1 mm薄层图像及8 mm MIP重建图像进行阅片并记录GGN，利用AI自动检测并记录GGN。利用卡方检验比较人工阅片、AI 及MIP对肺磨玻璃结节检出率差异，利用ROC曲线分别分析三种方法对各种大小GGN及总GGN的诊断效能，统计指标包括特异度、灵敏度、AUC、可信区间、约登指数及P。结果：共检出GGN 200个，检出率：AI>MIP>人工阅片，三组之间差异具有统计学意义（P<0.01）。<3 mm的GGN，共检出19个，检出率：AI>人工阅片>MIP ，三组之间差异具有统计学意义（P<0.01）。3～5 mm的GGN，共檢出106个，检出率：AI>MIP>人工阅片，三组之间差异具有统计学意义（P<0.01）。>5 mm的GGN，共检出75个，检出率：AI=人工阅片>MIP，三组之间差异无统计学意义（P>0.05）。对于<3mm的GGN，AI的诊断效能最高，对于3～5 mm的GGN，AI的诊断效能亦最高，对于>5 mm的GGN中，MIP的诊断效能最高。结论：对于≤5mm的GGN，MIP的检出效能明显低于AI，对于>5mm的GGN，MIP的检出效能优于AI，AI和MIP的合理应用能有效提高肺GGN的检出，减轻放射科医师的工作强度，减少漏诊，可在临床应用中广泛推广。

[关键词] 人工阅片;人工智能;最大密度投影;肺磨玻璃结节;筛查

【基金项目】包头市科技计划项目（编号：2020Z1008-1）

肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，由于早期临床表现多并不明显，大多数患者发现时已处于中晚期，即使通过手术及放化疗治疗，患者的病死率依然很高。……