基于深度學習的肺結(jié)節(jié)檢測算法對不同大小肺結(jié)節(jié)的檢出效果
關鍵詞：結(jié)節(jié)病 肺 體層攝影術 x線計算機 深度學習
摘要：目的探討基于深度學習(DL)的肺結(jié)節(jié)檢測算法對不同大小肺結(jié)節(jié)的檢出效果。方法回顧性分析344例肺結(jié)節(jié)患者的胸部CT圖片,計算并比較基于DL的肺結(jié)節(jié)檢出模型對不同大小肺結(jié)節(jié)的檢出率(相對于醫(yī)師診斷結(jié)果),分析模型檢出假陽性結(jié)節(jié)的類別。結(jié)果344份CT圖像中,醫(yī)師共診斷710個0~30 mm肺結(jié)節(jié)。模型共檢出2495個候選肺結(jié)節(jié),其中真陽性675個(相對于醫(yī)師診斷結(jié)果),模型對結(jié)節(jié)的檢出率為95.07%(675/710)。模型對0~4 mm肺結(jié)節(jié)的檢出率為82.80%(77/93),0~5 mm結(jié)節(jié)為90.15%(238/264),0~6 mm結(jié)節(jié)為92.94%(395/425),5~10 mm結(jié)節(jié)為97.94%(381/389),10~20 mm結(jié)節(jié)為98.21%(55/56),20~30 mm結(jié)節(jié)為100%(1/1),模型對不同大小肺結(jié)節(jié)的檢出率差異無統(tǒng)計學意義(χ^2=21.72,P>0.05)。模型檢出假陽性結(jié)節(jié)中,50.38%(917/1820)為醫(yī)師最初診斷漏診者,32.53%(592/1820)為血管斷面。結(jié)論DL肺結(jié)節(jié)檢出模型對肺結(jié)節(jié)的整體檢出率較高(95.07%),且不受結(jié)節(jié)大小的影響。
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