InferRead软件测量肺纯磨玻璃结节体积的准确性评价

作者：梁媛; 张慧慧; 伍建林^*

来源：CT理论与应用研究, 2022, 31(05): 669-678.

DOI：10.15953/j.ctta.2021.009

• 人工智能
• 磨玻璃结节
• 体积
• 准确性

目的:探讨人工智能(AI)肺结节检测软件对肺纯磨玻璃结节(pGGN)体积自动测量的准确性及测量误差的影响因素。方法:选择2021年1月1日至31日在本院行常规胸部CT扫描的患者90例,共计170个pGGN病灶。将CT扫描原始数据(含1 mm薄层图像)传送至AI服务器进行肺结节体积自动测量并记录其测量数据;由两名资深胸部影像诊断医师以手动进行pGGN逐层测量相加得出体积数值,并以3次测量平均值作为“金标准”数据与AI测量结果进行比较;并分析pGGN体积大小、位置、毗邻等因素对AI测量误差的影响。采用SPSS 26.0进行统计分析。结果:本研究90例患者中共计170个pGGN,右肺上叶者49个(28.82%),右肺中叶者21个(12.35%),右肺下叶者27个(15.89%),左肺上叶者49个(28.82%),左肺下叶者24个(14.12%)。在pGGN的毗邻关系中,完全位于肺实质内无毗邻关系者82个(48.24%),贴近血管者29个(17.06%),贴近胸膜者59个(34.70%)。(1)两名观察者之间、同一观察者不同时间点对pGGN手动测量的体积数值均无差异;(2)对相同pGGN体积的测量,使用AI自动测量与人工手动测量的结果亦无差异,且二者相关性很高(r=0.981),一致性也很高(ICC值为0.987);(3) pGGN的体积大小、发生位置、毗邻关系对AI体积测量的误差均无统计学意义。结论:InferRead肺结节检测软件对肺pGGN三维体积测量具有良好的准确性,可适用于临床肺结节诊断与相关研究。

• 单位
  大连大学附属中山医院