| 双层探测器光谱CT虚拟平扫应用于肺结节人工智能诊断的可行性研究 |
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| 引用本文： | 徐亚运,胡政杨,吕品,杨雯,辛小燕,杨尚文,陈杏彪. 双层探测器光谱CT虚拟平扫应用于肺结节人工智能诊断的可行性研究[J]. 中华放射医学与防护杂志, 2023, 43(10): 827-832 |
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| 作者姓名： | 徐亚运 胡政杨 吕品 杨雯 辛小燕 杨尚文 陈杏彪 |
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| 作者单位： | 南京大学医学院附属鼓楼医院医学影像科, 南京 210008;飞利浦医疗临床科研部, 上海 200070 |
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| 摘 要： | 目的探讨利用双层探测器光谱CT肺部虚拟平扫(VNC)图像进行肺结节人工智能(AI)诊断的可行性。方法回顾性分析2022年5-11月间,在南京大学医学院附属鼓楼医院行胸部CT平扫联合双期增强扫描的52例患者资料。选择静脉期扫描数据重建肺窗VNC图像。用AI诊断软件对常规平扫(TNC)和VNC图像进行分析,测量肺实质的CT值和噪声并计算信噪比(SNR),并由2名放射医师对图像质量进行主观评分。记录各期扫描的剂量长度乘积(DLP),并计算有效剂量(E)。采用配对t检验比较2组图像质量客观指标和辐射剂量,采用Wilcoxon非参数检验比较图像质量主观评分。采用Wilcoxon符号秩检验比较2组图像AI诊断的敏感性和假阳性检出率(FPDR)。结果与TNC相比,静脉期VNC图像的噪声降低了13.8%,SNR升高14.9%,DLP和E均降低了33.3%,差异具有统计学意义(t=5.82、-5.35、22.93、22.92,P<0.05)。2组图像肺实质的CT值及主观评分差异均无统计学意义(P>0.05)。对于不同类型的肺结节,2组图像AI诊断的敏感性差异均无统计学意义(P>0.05)。但对于直径≤4 mm实性结节和全部肺结节总体而言,VNC组的FPDR略有升高,差异具有统计学意义(Z=-2.03、-3.09,P<0.05),对于其他类型的肺结节,FPDR差异则无统计学意义(P>0.05)。结论基于光谱CT的肺部静脉期VNC图像,在保证图像质量和肺结节AI诊断准确性,且FPDR没有显著升高的情况下,大幅降低患者辐射剂量,可以替代TNC进行常规应用。
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| 关 键 词： | 计算机体层成像 人工智能 肺结节 辐射剂量 虚拟平扫 |
| 收稿时间： | 2023-02-24 |
Feasibility of artificial intelligence diagnosis of pulmonary nodules on virtual non-contrast images derived from dual-layer spectral detector CT |
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| Xu Yayun,Hu Zhengyang,Lyu Pin,Yang Wen,Xin Xiaoyan,Yang Shangwen,Chen Xingbiao. Feasibility of artificial intelligence diagnosis of pulmonary nodules on virtual non-contrast images derived from dual-layer spectral detector CT[J]. Chinese Journal of Radiological Medicine and Protection, 2023, 43(10): 827-832 |
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| Authors: | Xu Yayun Hu Zhengyang Lyu Pin Yang Wen Xin Xiaoyan Yang Shangwen Chen Xingbiao |
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| Affiliation: | Department of Radiology, Nanjing Drum Tower Hospital, Affiliated Hospital of Medical School, Nanjing University, Nanjing 210008, China; Clinical Science, Philips Healthcare, Shanghai 200070, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Computed tomography Artificial intelligence Lung nodule Radiation dosage Virtual non-contrast |
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