AI结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用

朱红伟，马士华，康文杰，赵亚楠，崔靖，胡政乾，邢辰，周志强，崔铱婕

1.保定市第二医院 医学影像科，河北 保定 070151；2.保定市第一医院 医学影像科，河北 保定 070151；3.保定市慈惠健康体检门诊部 影像科，河北 保定 070151

引言

肺癌是我国常见的呼吸道恶性肿瘤，具有较高的致死率，严重威胁人们的身体健康[1-3]。研究表明，肺结节是一种肉芽肿性疾病，也是肺部肿瘤的早期表现，不明原因的肺部肿瘤早期病变中多伴有孤立性肺结节，早期发现并诊断肺结节对预防和治疗肺癌有积极的意义[4]。目前临床常用的诊断方法是胸部CT检查结合人工智能技术（Artificial Intelligence，AI）。胸部CT对检测肺结节有良好的效果，通过AI技术对CT成像进行筛查和标记，标记可能的病变部位，可极大地提高肺癌的早期筛查和诊断效率[5-8]。但近年来，随着CT使用越来越广泛，CT检查所要求的较大辐射剂量也引起了人们越来越广泛的关注[9-11]，且目前临床对低剂量CT扫描尚缺乏统一的标准。基于此，本研究旨在探讨AI技术结合低剂量CT扫描在体检人员肺小结节筛查中的应用效果，以期为影像医师结合AI技术提高肺小结节诊断效率提供一定的理论依据。

1 资料与方法

1.1 一般资料

前瞻性选取2020年1月至2021年1月在我院进行健康体检的疑似肺小结节患者350例，根据CT扫描剂量分为观察组与对照组，每组175例，纳入标准：① 入组对象均有肺门增大、局部肿胀、疼痛、乏力、咳嗽和皮肤损害等临床表现；② 所有患者均接受肺结节的筛查。排除标准：① 合并其他恶性肿瘤；② 对造影剂过敏或不耐受；③ 肝肾功能不全；④ 有精神疾病史。对照组：男性98例，女性77例；年龄30～51岁，平均年龄（40.36±5.23）岁；体质指数20～28 kg/m2，平均体质指数（23.66±2.15）kg/m2。观察组：男性100例，女性75例；年龄30～51岁，平均年龄（40.12±5.39）岁；体质指数19～28 kg/m2，平均体质指数（23.35±2.39）kg/m2。两组患者性别、年龄和体质指数比较差异均无统计学意义（P＞0.05），具有可比性。研究已经医院伦理委员会通过，患者及家属对扫描方案知情同意并签署知情同意书。

1.2 扫描方法

所有患者均行64层螺旋CT扫描，仪器选用飞利浦Brilliance 64，患者取仰卧位，自肺尖至肺底，两侧至腋窝，患者吸气后屏气，保持屏气状态7～11 s完成胸部扫描。设置两组患者的扫描参数：① 对照组患者予以常规CT扫描剂量，仪器参数：电流设置为150 mA，管电压设置为120 kV，螺距1.0，层厚7 mm，准直参数0.6 mm；② 观察组患者予以低剂量CT扫描剂量，仪器参数：电流设置为50 mA，管电压设置为120 kV，螺距1.0，层厚7 mm，准直参数0.6 mm。

1.3 阅片方法

两组患者扫描结束后，对原始数据进行薄层重建等处理，将图像上传至工作站进行分析。所有数据分别由人工与AI技术进行分析，并对应分组为常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量CT组和AI技术+低剂量CT组，其中常规剂量CT组与低剂量CT组为人工阅片。人工分析由2名对肺小结节诊断有经验的主治级别以上影像学医师采用双盲法对胸部上、中、下3个层面图像进行独立阅片，意见不一致时请示上级医师进行研究后得出统一结论；AI技术分析采用推想科技有限公司提供的推想科技AI影像辅助筛查系统，将CT原始数据和影像上传至诊断工作站，在后台自动分析和标识结节，统计自动识别区域病灶的数目。

1.4 观察指标

1.4.1 4组肺结节检出情况比较和检出时间比较

分别记录4组患者肺结节检测个数与阅片时间，以病理学结果作为诊断金标准，比较4组患者肺结节中肺结节诊断的准确率和检出时间。

1.4.2 观察组和对照组患者的CT扫描剂量和图像质量比较

CT扫描剂量采用预设扫描条件[12-13]对剂量长度乘积（Dose Length Product，DLP）、有效管球剂量、总管球剂量和CT容积剂量指数、CT容积剂量指数（Volume CT Dosimetry Index，CTDIvol）等指标进行计算。使用图像质量评分法评价两组图像质量[14-15]，分值范围为0～3分，0分：图像伪影较大、模糊不清、噪声大；1分：图像勉强清楚、有伪影、较大噪声；2分：图像比较清楚、伪影少、噪声较小；3分：图像清楚、无伪影、噪声较小。

1.4.3 观察组和对照组患者肺结节形态学特征比较

（1）肺结节分叶：肿块的轮廓表面呈现凹凸不平的多个弧形，形似多个结节融合而成。

（2）毛刺：肺结节周围像短小密度增高的毛刺样改变。

（3）钙化：弥漫性分布的钙化或者整个结节近乎完全钙化，分层或者中央巢样分布的钙化。

（4）空泡：病灶内可见1～2 mm的点状透亮影。

（5）支气管征：上下层连续、长条或分支状、与支气管相关或血管伴行的小透亮影。

（6）胸膜凹陷症：规则线条影自结节牵拉胸膜，胸膜凹入形成典型喇叭口状。

1.5 统计学分析

采用SPSS 18.0统计学软件进行数据分析，满足正态分布且方差齐的计量资料采用±s表示，组间比较采用两样本独立t检验，计数资料用n（%）表示，采用χ2检验，采用单因素方差分析比较4组间差异性，两两比较采用Bonferroni检验，4组诊断效能采用Kappa一致性分析（优：0.81～1.00，良：0.61～0.80，中：0.41～0.60；一般：0.21～0.40；差：≤0.20），以P＜0.05为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 4组肺结节检出情况比较

对入组病例中肺结节检出率为阳性患者行病理学活检，并将其作为两组诊断的金标准，观察组（常规剂量CT组与AI技术+常规剂量CT组）为22例（12.57%），对照组（低剂量CT组与AI技术+低剂量CT组）为30例（17.14%）。常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量CT组和AI技术+低剂量CT组肺结节检出率比较无统计学意义（P＞0.05），Kappa值分别为0.738、0.722、0.742和0.756，见表1。

表1 4组肺结节检出情况比较（n=175）

2.2 4组结节检出时间比较

常规剂量CT组与低剂量CT组是人工阅片，受影像学分析复杂性和结节诊断难易程度影响，平均阅片时间的差异比较无统计学意义（t=1.461，P=0.145）；人工阅片组筛查者对阅片时间差异较大，平均时间为（498.37±116.74）s；此外，连续阅片30份后平均时间增加为（587.35±124.39）s。AI技术+常规剂量CT组与AI技术+低剂量CT组检测肺结节的平均时间随阅片时间增加，其阅片速度无明显变化。AI智能技术阅片时间[（144.31±31.77）s]显著短于人工阅片时间 [（444.63±105.98）s]（t=35.908，P＜0.001），见表 2。

表2 4组结节检出时间比较（n=175，±s，s）

表2 4组结节检出时间比较（n=175，±s，s）

注：与常规剂量CT组比较，aP＜0.05；与AI技术+常规剂量CT组比较，bP＜0.05；与低剂量CT组比较，cP＜0.05。

组别 平均阅片时间常规剂量CT组 452.61±103.44 AI技术+常规剂量CT组 145.37±30.69a低剂量CT组 436.65±100.87b AI技术+低剂量CT组 143.24±31.55ac F值 719.907 P值 ＜0.001

2.3 观察组与对照组扫描剂量和图像质量比较

观察组各项扫描辐射剂量参数（DLP、有效管球剂量、总管球剂量和CTDIvol）均明显低于对照组（P＜0.05），但两组患者图像质量评分无统计学差异（P＞0.05），见表3。

表3 观察组与对照组扫描-剂量和图像质量比较（n=175，±s）

表3 观察组与对照组扫描-剂量和图像质量比较（n=175，±s）

组别 DLP/（mGy·cm）有效管球剂量/mAs总管球剂量/mAs CTDIvol/mGy图像质量评分/分观察组156.36±20.36 43.63±5.36 986.63±99.63 3.65±0.39 2.69±0.91对照组456.36±46.32 113.62±12.33 3156.32±325.32 9.68±0.99 2.50±0.98 t值 78.436 68.866 84.360 74.968 1.879 P值 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 ＜0.001 0.061

2.4 观察组与对照组患者肺结节形态学特征比较

两组患者剂量扫描中肺结节分叶、毛刺、钙化、空泡、支气管征和胸膜凹陷症检出率比较差异无统计学意义（P＞0.05），见表4。影像学特征如图1～2所示。

图1 右肺上叶尖段实性结节形态学特征

图2 左肺下叶内前基底段实性结节形态学特征

表4 观察组与对照组患者肺结节形态学特征比较[n（%）]

2.5 观察组与对照组患者肺结节检出情况比较

观察组患者肺总结节检出率与对照组相比无显著差异（P＞0.05），见表 5。

表5 观察组与对照组患者肺结节检出情况[n=175，n（%）]

2.6 观察组与对照组患者不同直径分段结石检出率比较

两组患者在各个直径分段中结节检出率均无统计学差异（P＞0.05），见表 6。

表6 观察组与对照组患者不同直径分段结节检出率[n（%）]

3 讨论

目前临床对肺结节的病因机制尚未明确，有研究发现，其可能与机体免疫系统细胞功能和体液免疫功能异常有关[16-17]。由于肺结节早期缺乏肉眼可见的临床表现，但是影像学检查可见直径≤3 cm的不规则形状，因此，影像学检查被广泛用于肺小结节筛查[18-20]。孟令雷等[21]研究发现，多层螺旋CT低剂量扫描鉴别肺部小结节的应用价值和安全性均较高，但该研究中未考虑到阅片医生因疲劳感造成的误诊与漏诊情况。马宁强等[22]的研究中对比了AI技术阅片与人工阅片方法在肺结节诊断中阅片时间和假阳性率，但该研究中未探讨CT不同剂量扫描下的影像学特征，故而存在一定局限性。

本研究发现，常规剂量CT组、低剂量CT组、AI技术+常规剂量CT组和AI技术+低剂量CT组检出率比较无显著差异，Kappa值分别为0.738、0.722、0.742和0.756，且灵敏度、特异度、准确率比较无明显差异，提示4组方法均可较好地检出肺小结节，具有较高诊断效能，但AI技术阅片时间显著短于人工阅片时间。低剂量CT扫描具有分辨率高、操作简单等优点被广泛应用于健康人群的筛查，但大量的CT图像分析增加了放射科医师的临床工作量，尤其是在大量体检人群筛查时，大量阅片易增加疲劳感，导致误检和漏检的现象，AI技术的临床应用可减轻影像学医师的阅片压力，对简化工作流程和提高工作效率有重要意义。

本研究发现，观察组各项扫描辐射剂量参数均明显少于对照组，两组患者图像质量评分无显著差异。说明低剂量的螺旋CT扫描不会对图像质量产生较大的影响，但可更清晰地观察到病灶的位置和形态，同时还可以降低辐射对患者的影响。说明低剂量的CT扫描可以较大程度降低CT的辐射剂量，对患者的辐射危害性较小，提高CT扫描的安全性[23-25]。两组患者扫描中肺结节分叶、毛刺、钙化、空泡、支气管征和胸膜凹陷症的检出率比较无显著差异。但由于肺内结构复杂，肺结节的位置和形态具有多样性，AI影像辅助筛查系统采用了3D神经网络，采用数据编程对肺结节进行自动识别与分割，并对结节的特异性进行分析和描述，筛查并标记可疑病变，影像医师在此基础上进行二次判读，减少了医生的工作量，提高了工作效率。此外，观察组和对照组患者在肺结节整体检出率方面无显著差异，说明低剂量的CT扫描方法也可有效检出肺结节。由于空气与肺病变的对比度高，在一定范围内降低管电流可以降低对人体的辐射剂量，虽然增加了噪声但不会影响到肺部病变的检出和诊断。王永刚等[26]的研究提出，未来的发展方向是以最小的放射剂量获得更清晰的图像，与本研究的结果具有一致性。同时本研究中，观察组和对照组各分段结节检出率无显著差异，肺结节大小与定性分析有显著的关系，结节直径越小，定性分析难度越大，各种病理学变化特征的检出难度也增加，说明低剂量CT扫描方法不会降低对肺结节诊断的特异性，具有与常规剂量CT扫描相同的鉴别诊断结果。

4 讨论

综上所述，在体检中采用AI技术结合低剂量的CT扫描方法，对检测肺小结节的检出和诊断有重要的辅助价值；对位置进行标记给出风险评估报告，可节省阅片时间，降低人工成本，提高肺癌早期诊断的准确率。