人工智能在胸部创伤肋骨骨折CT诊断中应用的初步研究

作者：刘想; 谢辉辉; 许玉峰; 陶晓峰; 柳林; 吴迪嘉; 王霄英^*

来源：上海交通大学学报 (医学版), 2021, 41(07): 920-925.

• 肋骨骨折
• CT成像
• 人工智能
• 急诊影像学

目的·评价人工智能(artificial intelligence,AI)软件在胸部电子计算机体层扫描(computed tomograph,CT)图像上自动检测创伤性肋骨骨折的诊断效能。方法·收集2019年8月—9月因急性胸部外伤而行CT扫描的393例连续数据。以3位资深影像专家的共同阅片结果作为评估AI检出肋骨骨折病灶的参考标准。在病灶层面计算全部肋骨外伤改变以及不同类型肋骨骨折(错位型骨折、轻微骨折、骨皮质扭曲)的敏感度。并分别以全部肋骨外伤改变和错位型肋骨骨折为研究对象,在患者和肋骨2个层面分析AI自动检出肋骨骨折的效能。结果·在病灶层面上,AI检出全部肋骨外伤改变的敏感度为81.75%,错位型肋骨骨折检出的敏感度为94.85%,在3种骨折类型中最高(P=0.000)。以全部肋骨外伤改变为研究对象,AI在肋骨层面的骨折检出敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为82.45%、98.33%、75.30%和98.91%;在患者层面分别为90.91%、76.21%、77.63%和90.23%。以错位型肋骨骨折为研究对象时,AI在肋骨层面的骨折检出敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值分别为94.57%、98.26%、51.94%和99.89%;在患者层面分别为95.56%、74.59%、52.76%和98.26%。结论·AI软件检出肋骨骨折病灶具有较高的敏感度,可望用于急性胸部外伤CT读片的初筛和风险分层。

• 单位
  北京大学第一医院; 吉林大学中日联谊医院; 上海联影智能医疗科技有限公司; 上海交通大学医学院附属第九人民医院