Radiology：人工智能在肺炎影像学筛查上的新进展

在CT由此可知像上，肺癌显出为亚实性炎症的实性掺入的尺寸与生理审计时的浸润性掺入尺寸越来越加寻常，这决定了治疗法方案的颁布并反映了患者的高血压，是临床关注的重中之重。

CT由此可知像上的实性掺入的尺寸通常由放射科牙医手动观测。然而，由于观察者中间和观察者在表面上的可变性和主观性的存在，在CT由此可知像上对实性掺入的可靠且可重复的观测仍带有娱乐性。值得注意，用作肺脏炎症备用分立的厚度修习（DL）解法在结果的准确度及可重复性上比传统方法显出出越来越强大和越来越优越的稳定性，越来越被人们所熟识和运用于。

近日，登载在Radiology杂志的一项科学研究评价了商用DL解法用作备用观测经手术声称为肺腺癌的亚实性炎症的实性均的稳定性，为DL解法在肺癌筛查方面的领域提供了取而代之理论支持和参考新标准。

本科学研究回顾性系统性了2018年1月底至2018年12月底过后在CT由此可知像上显出为亚实性炎症的经手术声称为的肺腺癌的炎症。五名放射科中医师独立观测了炎症实性均的较大中轴位高约。同时运用于DL解法备用分立和观测实性均的较大中轴位高约。采用类内相关系数(ICC)和Bland-Altman由此可知比较生理测定时的Reader观测绝对值、软件观测绝对值和浸润性掺入尺寸。

本科学研究共纳入448唯患者(千分之年龄63岁±10岁[新平方根];264名男同性恋)共448个病灶(浸润性掺入尺寸，3-65 mm)。每个放射科牙医和DL解法中间的观测一般性越来越加好(ICC范围内，0.82-0.89)。；也DL解法去除放射科牙医时，ICC的范围内在0.87到0.90中间，5名放射科牙医的ICC为0.90。DL解法与每位放射中医师的千分之对数在-3.7到1.5 mm中间。DL解法与每个放射科中医师中间的最高约95%的一般性极限(-15.7至8.3 mm)比放射科中医师的成对比较(-7.7至13.0 mm)越来越高约。DL解法和生理审计的侵润性掺入尺寸中间的一般性极佳，ICC为0.67。DL解法观测(千分之对数，-6.0 mm)和放射科牙医(千分之对数，-7.5到-2.3 mm)均低估了侵润性掺入的尺寸。

由此可知（a，b）Bland-Altman由此可知表明了两位放射科中医师在中轴位矩形中观测实性掺入的关联。 X中轴代表两位放射科牙医的千分之观测绝对值，而y中轴代表两位放射科牙医的观测绝对值中间的尺寸关联。 a由此可知表明了两位放射科中医师（阅读者2和阅读者5）中间最窄的95％LOA。b由此可知表明了两位放射科中医师（阅读者4和阅读者5）中间较大的95％LOA。（c，d）Bland-Altman由此可知表明了基于厚度修习（DL）的解法（DLA）和放射科牙医在中轴位矩形中观测实性掺入的关联。X中轴坚称DL解法和每个放射科牙医的千分之观测绝对值，而Y中轴坚称DL解法和每个放射科牙医的观测绝对值中间的尺寸关联。 c由此可知表明了DL解法和放射科中医师（DL解法和阅读者5）中间最窄的95％LOA，而d由此可知表明了DL解法和放射科中医师（DL解法和阅读者4）中间最高约的95％LOA。

表 Bland-Altman系统性DL解法、放射科中医师和生理审计的关联结果。

厚度修习解法对显出为亚实体炎症的肺癌实性掺入的备用观测与人工观测结果十分，并与生理审计所表明的浸润性掺入尺寸一般性良好。通过再进一步细化及集中基础训练分立失败的炎症，DL解法可以在肺脏炎症实性掺入的观测中带有越来越国际上的适用性，这为再进一步消除放射科牙医负担并提高确诊准确度提供了理论和领域上的支持，为人工智能在肺脏炎症的领域拓高约了路面。

译文出处：

Yura Ahn,Sang Min Lee,Han Na Noh,et al.Use of a Commercially Available Deep Learning Algorithm to Measure the Solid Portions of Lung Cancer Manifesting as Subsolid Lesions at CT: Comparisons with Radiologists and Invasive Component Size at Pathologic Examination.DOI:10.1148/radiol.2021202803