基于胸部CT不同图像算法对人工智能辅助诊断系统肺结节检出效果的影响

摘要

目的:探讨胸部CT不同图像算法对人工智能辅助诊断系统肺结节检出效果的影响。方法:选取2022年1月—2024年12月上海中医药大学附属第七人民医院收治的120例肺结节患者作为研究对象,均接受胸部CT检查,将原始数据进行标准算法、肺算法与迭代重建算法重建,使用人工智能辅助诊断系统对3种算法数据进行识别。比较不同图像算法对不同类型肺结节的检出率;分析不同图像算法的结节直径、CT值、信噪比(SNR)、对比噪声比(CNR);统计不同图像算法对恶性结节及影像学特征的检出率。结果:不同图像算法对纯磨玻璃结节(pGGN)的检出率比较,差异有统计学意义(P<0.05);肺算法对pGGN的检出率高于标准算法(P<0.05);迭代重建算法对pGGN的检出率与肺算法、标准算法比较,差异均无统计学意义(P> 0.05)。不同图像算法的SNR、CNR比较,差异有统计学意义(P<0.05);肺算法的SNR、CNR均低于标准算法、迭代重建算法(P<0.05),标准算法的SNR、CNR均低于迭代重建算法(P<0.05)。不同图像算法对恶性结节及毛刺征、分叶征、空泡征的检出率比较,差异无统计学意义(P> 0.05)。结论:胸部CT不同图像算法对人工智能辅助诊断系统的肺结节检出效果存在差异,肺算法更利于pGGN的检出,迭代重建算法在提升图像质量方面更具优势,行胸部CT检查时可根据实际情况选择不同的图像算法,优化人工智能辅助诊断系统的检出效果。

关键词

胸部CT / 人工智能辅助诊断系统 / 肺结节 / 图像算法 / 迭代重建算法