深度卷积网络骨抑制技术对孤立性肺结节诊断效能的研究

Journal of Medical Imaging(2020)

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摘要
目的 评估新型骨抑制技术—深度卷积网络骨抑制成像(deep bone suppression imaging,deepBSI)对孤立性肺结节(solitary pulmonary nodule,SPN)的诊断效能,并与数字化X线片(digital radiograph,DR)、双能量减影技术(dual energy substraction,DES)进行对比分析.方法 收集我院2016年12月~2017年9月拍摄标准胸部正位片247例(114例诊断SPN,133例无结节).3位低年资及3位高年资医师按DR图像→DR+ deepBSI图像→DR+DES图像的阅片顺序,分别在三组图像上标出结节可能位置并评分,进行Z检验,应用ROC曲线分析三种检查方法对SPN的诊断效能.结果 6位医师,DR、deepBSI、DES三种检查方法诊断SPN的ROC曲线下面积分别约0.715、0.804、0.800,deepBSI、DES诊断效能均优于DR(P<0.05).当结节与肋骨重叠面积>50%时,deepBSI、DES二种方法相比于DR诊断SPN的诊断效能越好.结论 deepBSI、DES诊断效能均优于DR,有助于肺结节的检出,与肋骨重叠面积大的结节优势更显著,deepBSI、DES诊断敏感性及特异性始终相似.
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