【摘 要】
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目的探究CT有效剂量（E）和卷积核对不同人工智能辅助诊断系统（AIADS）检测肺结节的影响;评估四个系统识别和测量四种类型的肺结节的性能。材料与方法使用不同等级的CT有效剂量（3-5、1-3、0.5-1和<0.5 m Sv）扫描带有四种类型（小磨玻璃结节[SGGN],小实性结节[SSN],磨玻璃结节[GGN],实性结节[SN]）的模拟肺结节的胸部体模。将扫描后的图像使用不同的卷积核值（B30f,B
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目的探究CT有效剂量（E）和卷积核对不同人工智能辅助诊断系统（AIADS）检测肺结节的影响;评估四个系统识别和测量四种类型的肺结节的性能。材料与方法使用不同等级的CT有效剂量（3-5、1-3、0.5-1和<0.5 m Sv）扫描带有四种类型（小磨玻璃结节[SGGN],小实性结节[SSN],磨玻璃结节[GGN],实性结节[SN]）的模拟肺结节的胸部体模。将扫描后的图像使用不同的卷积核值（B30f,B60f,和B80f）进行1 mm薄层重建。运用四家AIADS（A,B,C和D）自动识别和测量不同条件下的图像中的模拟肺结节和结节相应的体积。计算各AIADS在在不同E和卷积核条件下识别肺结节的灵敏度,假阳性（FP）,假阴性（FN）,相对体积误差（RVE）,对不同类型肺结节的漏检率（MDR）,以及评估各系统预测四种类型结节的性能。结果整体而言,系统B的中位灵敏度最高（100%）;系统B（1）和D（1）的中位FP低于软件A（11.5）和C（5）;系统D的RVE最小（13.12%）。当E<0.5 m Sv时,系统D的灵敏度下降,而系统A和B的FP和FN显着增加;当卷积核从B80f降为B30f时,系统A的FP减少而C的FP增加（58.84%）,并且系统A,B和C的RVE均增加。除测量SGGN外,系统D的RVE最低。系统B测量SGGN的RVE最小。系统B和D的体积测量通过了Bland–Altman一致性测试（P=0.40）。此外,系统B对SGGN的MDR为4.17%,对其它类型结节的MDR均为0.00%。系统A对SGGN,SSN和GGN的MDR最高,分别为71.30%,25.93%和47.22%。接受者操作特征曲线表明,系统D在识别SSN和GGN方面表现最佳,曲线下面积（AUC）分别为0.91和0.68;系统B对于预测SGGN具有最佳性能（AUC=0.91）。结论AI肺结节辅助诊断系统B和D在正常或低剂量条件下都具有较高的检出率。但是,系统A和C的检测效率会受到E和/或卷积核的影响,但E不会影响AI系统对肺结节体积的测量。在四种类型的结节中,SGGN最难识别;系统D在测量结节体积方面最准确,系统B在识别结节方面最准确。总之,人工智能肺结节辅助诊断系统的准确性和精度仍需进一步提高。
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