人工智能评估下数字X射线摄影鉴别诊断孤立性肺结节良恶性的价值

Value of digital X-radiography in the differential diagnosis of benign and malignant isolated pulmonary nodules

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摘要目的探究人工智能评估下数字X射线摄影(DR)鉴别诊断孤立性肺结节良恶性的价值.方法回顾性分析我院 2020 年 12 月至 2023 年 12 月孤立性肺结节患者 80 例,均行DR诊断.采用随机数字法进行分组,分别是医师评估(医师评估影像学结果)、人工智能评估(使用人工智能评估影像学结果),以病理诊断结果为金标准,分析DR在良恶性结节鉴别诊断中的价值.结果 80例患者中,结节直径是0.9～2.7 cm,平均(1.7±0.3)cm;结节部位:26 例右肺上叶,13例右肺中叶,10 例右肺下叶,19 例左肺上叶,12 例左肺下叶;良恶性:43 良性结节,37 例恶性结节,其中 32 例腺癌,6 例鳞癌.人工智能检出率(90%)明显高于常规诊断(78%),差异有统计学意义(P<0.05).人工智能灵敏度、特异度、准确率、阳性预测值、阴性预测值均高于(HR)-T2WI、IVIM-D、常规诊断.常规诊断Kappa值=0.58,人工智能诊断Kappa值=0.92.恶性结节组患者的钙化率、分叶征率、毛刺征率均高于良性结节组,差异有统计学意义(P<0.05).结论 DR可鉴别诊断良恶性孤立性肺结节,应用人工智能评估能显著提高诊断效能.