AI结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用

目的 探讨人工智能(Artificial Intelligence,AI)技术结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用效果.方法 选取2020年1月至2021年1月于我院进行健康体检的疑似肺小结节患者350例,根据CT扫描剂量分为观察组(低剂量组,n=175)和对照组(常规剂量组,n=175),所有数据分别由人工与AI技术进行分析,并进一步分为常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量组和AI技术+低剂量CT组.以病理学结果作为诊断金标准,比较各组肺结节检出率、诊断效能、结节检出时间、扫描剂量、图像质量、肺结节形态学特征和不同直径分段结石检出率.结果 金标准结果显示,观察组与对照组的结节检出率分别为12.57％(22/175)、17.14％(30/175).常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量CT组和AI技术+低剂量CT组检出率比较无统计学差异(P＞0.05),Kappa值分别为0.738、0.722、0.742和0.756;AI技术阅片时间显著短于人工阅片时间(P＜0.05).观察组各项扫描辐射剂量参数剂量长度乘积、有效管球剂量、总管球剂量和CT容积剂量指数均明显少于对照组(P＜0.05),两组患者图像质量评分无显著差异(P＞0.05).观察组和对照组患者肺结节分叶、毛刺、钙化、空泡、支气管征和胸膜凹陷症在扫描中无显著差异(P＞0.05);观察组患者肺总结节检出率为13.14％,与对照组(17.71％)相比无显著差异(P＞0.05);观察组和对照组患者各分段直径结节检出率无显著差异(P＞0.05).结论 AI技术结合低剂量CT扫描可以有效筛查体检人群的肺小结节病变,并节省阅片时间,提高工作效率.