高分辨率CT联合人工智能对肺磨玻璃结节的定性诊断价值
摘要
关键词
高分辨率CT；人工智能；肺磨玻璃结节；定性诊断价值
正文
肺磨玻璃结节是指通过影像学手段显示出明显肺部磨砂症状、云雾状片状阴影，且阴影密度较大，可清晰显示出支气管血管束的结构状况，是一种实质性的肺部病变【1】。目前，临床中以病理检查结果作为肺磨玻璃结节疾病诊断最佳标准，但由于该项操作为有创检查，给患者带来一定程度的疼痛及不适症状，并呈现一定危险性，显示应用弊端【2-3】。下文将针对高分辨率CT联合人工智能诊断及常规CT诊断的效果进行分析，获得结果如下。
1资料与方法
1.1一般资料
设定于2023年1月至2023年12月期间开展对比实验，取该期间收治肺磨玻璃结节患者作为观察样本，共计人数80例，患者年龄范围可见：（56-73）岁之间，平均值显示：（62.65±3.28）岁，其中有男性患者46例，有女性患者34例，基础资料对比P＞0.05，可实施。
1.2方法
对照组患者采用64排多层螺旋CT实施扫描，指导患者浅呼吸或屏吸，扫描初始位置以肺尖开始，逐渐扫描至膈顶，肺窗（1600HU）、肺窗高（600HU）、纵隔窗宽（400HU）、纵隔窗高（40HU）；120kV管电压、200mAs管电流、256×256矩阵、0.652mm层厚、1.25mm螺距、1mm增量及重建层厚，最后完成数据上传，人工分析诊断结果【4】。观察组进行高分辨率CT检查，仪器参数显示：120kV电压、240mAs管电流、1024×1024矩阵、5mm层厚、0.650螺距、1mm增量及重建层厚、覆盖范围20cm/周，依次进行肺尖至横隔至两侧胸壁、腋窝等部位。并利用MIDS-PNA AI医学影像辅助诊断软件完成识别、标记、参数记录【5-6】。
1.3观察指标
对比两组患者患者不同检查征象情况；以病理学检测结果作为确诊标准观察两种检查腺瘤样增生(AAH)、原位癌(AIS)诊断准确率数据，分析观察差异表现。
1.4统计学分析
以SPSS 26.00统计学专业软件实施分析比对，运用（/）表示、T比对检验、（n %）进行整理，获得X2数值完成数据收集，显示P﹤0.05则统计学意义确切。
2结果
表1 对比两组患者不同检查征象情况（
，n=80）
组别 | 结节数量 | 结节直径 | 边缘毛刺 | 空气支气管征 | 透明气泡征 | 血管扩张征 | 血管集束征 | 伪影 |
对照组 | 81 | 7.04±1.41 | 3 | 17 | 18 | 17 | 12 | 14 |
观察组 | 101 | 8.22±1.77 | 5 | 20 | 21 | 22 | 16 | 17 |
P值 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 |
表2以病理学检测结果为标准，观察对比两组患者不同检查AAH、AIS诊断准确率情况（，n=80）
组别 | AAH（n=51） | AIS(n=29) | ||
例数 | 诊断准确率 | 例数 | 诊断准确率 | |
观察组 | 49 | 96.08 | 28 | 96.55 |
对照组 | 34 | 66.67 | 17 | 58.62 |
P值 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 | ﹤0.05 |
3、讨论
早期对肺磨玻璃结节的定性进行确诊，对肺癌的预防具有重大意义【7】。早期检查肺磨玻璃结节为腺瘤样增生，随着细胞不断增殖发展最后演变为原位癌，因此，及时发现病症，并密切观察形态、密度和边界变化，采取针对性治疗方案，可将患者生存率提高五年以上【8-9】。随着影像学的发展进步，CT检查在多种疾病的诊断中有着不可取代医疗价值【10】。常规CT诊断方式易将增粗的血管、重叠的血管、支气管以及其他影像学特征误诊为肺磨玻璃结节，分辨率、清晰度无法满足确诊要求，易出现误诊病例。高分辨率CT检查结合人工智能诊断，能够对微小结节进行充分显示，明确病灶结构、病灶形态，由于磨玻璃密度结节在生长过程中主要以鳞屑样生长，具有清晰光滑的边缘，存在恶性病变会发生边缘粗糙、存在分叶状以及毛刺状，通过高分辨率CT检查结合人工智能诊断可更清晰呈现细微病变，而人工智能系统可自动、快速、监测和标记，准确预测病变恶性程度。使用超高分辨率CT联合人工智能诊断技术同时可降低影像学医生工作强度，防止多种人工操作带来误差风险（人员技术、工作压力、判断误差等），提高诊断准确性。注:人工智能技术受血管、气管等肺纹理影响导致不准确性下降，人工检测则存在一定主观性，两者均存在一定误差。
本次应用结果可见，高分辨率CT联合人工智能在肺磨玻璃结节的诊断中具有良好效果，受样本量影响，有待更多研究增加病例人数，进一步深入探究。
参考文献
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