人工智能及CT影像学鉴别诊断恶性及非钙化肺结节研究
China Medical Equipment(2022)
摘要
目的:研究人工智能(AI)及CT影像学鉴别诊断恶性及非钙化肺结节(PN)的临床价值.方法:选取医院收治的148例(170个结节)经外科手术和穿刺活检病理诊断的PN患者,所有患者均进行CT检查及AI图像分析,采用Kappa检验评价AI和影像医师与病理诊断良恶性PN一致性.结果:经外科手术和穿刺活检的病理诊断共发现148例共170个存在病理或两年及以上随访无变化结节,其中良性结节72个,恶性结节98个;72个良性结节中AI对其中的1个良性结节检测为恶性,影像医师对其中的2个良性结节检测为恶性;AI和影像医师诊断与病理结果的Kappa值分别为0.874和0.825,一致性较好.结论:AI鉴别诊断恶性及非钙化性肺结节能力与影像医师鉴别诊断结果相似,在一定程度上可替代影像医师进行一系列的基础辅助工作,增加恶性及非钙化肺结节诊断的可靠性.
更多AI 理解论文
溯源树
样例
![](https://originalfileserver.aminer.cn/sys/aminer/pubs/mrt_preview.jpeg)
生成溯源树,研究论文发展脉络
Chat Paper
正在生成论文摘要