双能CT融合图像在人工智能肺结节筛查中检测效能的探索研究引言肺癌是我国目前发病率和死亡率最高的恶性肿瘤[1],并仍呈逐年增长趋势。多层螺旋CT肺癌的早期筛查,对肺癌的预防以及早期治疗意义重大[2],能有效提高早期肺癌患者的5年生存率[3]。随着人工智能(Artificial Intelligence,AI)深度学习技术在医疗领域的推广应用,肺CT图像的AI辅助结节筛查,在临床上得到广泛开展[4],在提高工作效率的同时能有效降低肺结节的漏诊率[5]。目前关于AI对肺结节检测效能的研究正逐步深入,但这些研究多集中在胸部CT单源扫描以及AI临床应用方法及价值[6-8]的探讨上,而双能扫描对人工智能辅助肺结节检测效能的研究尚无人开展。本文旨在探讨临床中,胸部双能CT扫描结合AI行肺结节筛查,其检测效能与常规胸部CT单源120 kVp扫描的对比,同时比较两种模式的辐射剂量。 1 资料与方法1.1 一般资料研究通过了本院伦理委员会批准,所有研究对象检查前签署知情同意书。收集2018年12月至2019年2月行双源CT肺结节筛查的患者。纳入标准:18岁以上,临床行胸部CT平扫检查的患者。排除标准:由于胸部手术史、胸腔积液、弥漫性间质性病变、肺不张、肺部炎性病变及CT图像中呼吸运动伪影等,影响结节确认及标注者。381例患者纳入研究。按照扫描模式不同将患者分为两组:A组(183例)采用单源120 kVp扫描,B组(198例)采用双能模式扫描并收集融合120 kVp图像。两组患者的年龄、性别、结节大小及结节类型差异均无统计学意义(表1)。 表1 两组患者的临床资料比较结果 组别 例数年龄/岁性别/例结节大小/mm 975 289 791 213 P值 0.398 0.740 0.479 0.347结节类型≥40 <40 男 女 ≥4 <4 实性 亚实性A组B组183 198 140 43 144 54 77 106 80 118 280 984 235 769 1.2 扫描参数与方法所有患者均在双源CT机(Siemens Somatom Definition Flash,德国)上进行。扫描范围为胸廓入口到膈肌水平,包括整个肺野。单源扫描方式参数:探测器准直器128×0.6 mm,机架旋转时间为0.5 s /周,螺距为1.2,管电压120 kVp,参考管电流130 mAs,开启CAREDose 4D技术;双能扫描方式参数:探测器准直器64×0.6 mm,机架旋转时间为0.28 s /周,螺距为0.7,A管球管电压100 kVp,B管球管电压sn140 kVp,融合图像为120 kVp(两者按4:6的比例融合图像),参考管电流A管球110 mAs、B管球94 mAs,开启CAREDose 4D技术。 1.3 图像重建与结节检测A、B两组图像均行1 mm、骨算法重建,得到单源120 kVp和双能融合120 kVp两组标准CT薄层图像。使用推想科技的肺结节薄层训练模型检测软件(Infer Read CT Lung Research, Infervision, Beijing,China),该系统基于40万训练数据集且数据来源于全国多家大型三甲医院,能将疑似肺结节的部位准确标记[9]。对上述两组CT图像进行肺结节检测,记录检测出所有结节的数量、位置,并按大小(直径≥4 mm或<4 mm)、类型(实性或亚实性)分类;三名不同年资的影像诊断医生结合AI对两组图像的肺结节进行分析,均依据《肺结节诊治中国专家共识(2018年)》。首先由两名有10年以上经验的医师对两组图像所有结节的数量、位置分别进行标注,并按大小(直径≥4 mm或<4 mm)、类型(实性或亚实性)分类,标注结果不同之处由二人讨论后统一结果,最后再由一名主任医师对以上二人制定结果进行审阅,确立最终金标准结节。将人工智能软件自动检测结果与金标准比对,并统计检出结节的真阳数、假阳数,计算出检测敏感度、精确度和假阳性率。按公式ED=DLP×k(k为转换系数)计算有效辐射剂量。 1.4 统计学方法所有统计学处理均应用SPSS 20.0版本进行。计量资料使用均数±标准差(±s)表示,比较采用卡方检验,分别对敏感度、DLP、CTDIvol、ED进行组间方小差分析,P<0.05差异具有统计学意义。 2 结果2.1 两组检测效能比较两组图像对于AI的肺结节检测效能比较,差异有统计学意义(P<0.005),见表2。 表2 两组图像对于AI的肺结节检测效能 算法检出总结节数组别 金标准结节数真阳性结节数敏感度/%精确度/%假阳性率A组 1264 1330 1047 82.8 78.7 1.6/CT B组 1004 1187 919 91.5 77.4 1.4/CT χ2值 - - - 36.705 - -P值 - - - <0.001 - - 2.2 两组对不同大小肺结节AI检测效能比较两组对于AI对直径≥4 mm和直径<4 mm肺结节的检测效能比较,差异有统计学意义(P<0.005),见表3~4。 表3 两组图像对于AI对直径≥4 mm肺结节的检测效能 组别 金标准结节数算法检出总结节数≥4 mm真阳性结节数敏感度/%精确度/%假阳性率A组B组280 235 435 382 255 230 91.1 97.9 58.6 60.2 1.0/CT 0.8/CT χ2值P值------7.892 0.003---- 表4 两组图像对于AI对直径<4 mm肺结节的检测效能 假阳性率A组 984 895 792 80.5 88.5 0.6/CT B组 769 805 690 89.7 85.7 0.6/CT χ2值 - - - 28.847 - -P值 - - - <0.001 - -组别 金标准结节数算法检出总结节数<4 mm 真阳性结节数敏感度/%精确度/% 2.3 两组对不同类型肺结节AI检测效能比较两组图像对于AI对实性肺结节和AI对亚实性肺结节的检测效能比较,差异有统计学意义(P<0.005),见表5~6。 表5 两组图像对于AI对实性肺结节的检测效能 组别 金标准结节数假阳性率A组 975 1019 842 86.4 82.6 1. 0/CT B组 791 866 726 91.8 83.8 0.7/CT χ2值 - - - 13.124 - -P值 - - - <0.001 - -算法检出总结节数实性真阳性结节数敏感度/%精确度/% 表6 两组图像对于AI对亚实性肺结节的检测效能 组别 金标准 算法检出 亚实性真 敏感度 精确度 假阳结节数 总结节数 阳性结节数/%/%性率A组 289 311 205 70.9 65.9 0.6/CT B组 213 318 191 89.3 60.1 0.6/CT χ2值 - - - 17.352 - -P值 - - - <0.001 - - 2.4 两组辐射剂量比较A组CTDIvol、DLP、ED均高于B组,差异有统计学意义(P<0.05),见表7。 表7 两组扫描辐射剂量 组别 CTDIvol/mGy DLP/mGy·cm ED/mSv A组 7.79±2.2 285±80.3 4.0±1.1 B组 7.0±1.9 231.4±70.1 3.2±1.0 P值 <0.001 <0.001 <0.001 3 讨论基于深度学习[10]的AI肺结节辅助检测在临床CT图像上的广泛应用[11],极大地提高了医生对肺结节的检诊效率[12]。目前临床多在单源扫描下采集CT薄层图像,进行AI辅助肺结节筛查,其检测效能还有不足之处,尤其在临床上极易漏诊的最大直径<4 mm和亚实性结节的检出上[13],敏感度还有待提高[14]。 随着双源CT的普及应用[15-17],胸部CT双能扫描成为日常临床工作中的一个选项,常规条件下与单源扫描相比,胸部CT双能扫描在不增加辐射剂量的前提下,能够得到融合120 kVp、sn140 kVp与100 kVp不同能量的图像,为诊断与鉴别诊断提供更多的参考依据[18]。本研究在双源CT常规剂量胸部CT肺结节筛查中,将单源扫描120 kVp与双能扫描融合120 kVp的肺CT图像中,肺结节的AI检测效能进行了比较,结果显示双能扫描融合120 kVp图像的肺结节检测敏感度明显更高,辐射剂量明显更低,而假阳性率却不高,AI检测效能明显优于单源扫描120 kVp图像。其中:无论对于结节直径≥4 mm(临床需选择性影像随访或12个月影像随访[19]),还是直径<4 mm(临床需12个月影像随访或6~24个月间不同方式影像随访[19]),融合120 kVp图像检测敏感度均明显更高,对于直径≥4 mm的结节融合120 kVp图像检测假阳性率更低;无论实性结节还是亚实性结节,融合120 kVp图像的检测敏感度均明显更高,对于实性结节融合120 kVp图像的假阳性率更低。尽管与单源120 kVp图像相较,融合120 kVp图像在肺结节检测的假阳性率上没有明显的降低,但在AI辅助医生对肺结节的检出上,更高的结节检测敏感度,减少肺结节的漏诊临床意义更大,尤其在临床中容易漏检的小结节(最大直径<4 mm)和亚实性结节上,双能融合120 kVp图像的检测敏感度较单源120 kVp图像有了较大的提高。图1显示了2例临床易漏诊<4 mm亚实性结节在双能融合120 kVp结合AI被检测出来,而在单源120 kVp图像结合AI中漏诊。 图1 两组图像对临床易漏诊结节的AI检出对比 注:本图为在两名医生单独阅片中均被遗漏的两例结节图像。a. 单源扫描120 kVp图像,箭头所示该肺结节在AI辅助检测中未被检出;b. 双能扫描融合120 kVp图像,方框中肺结节在AI辅助阅片检测中被检出。 最新发表在RSNA旗舰杂志Radiology: Artificial Intelligence的文章[20]比较了一些扫描参数(比如CT设备厂家、扫描辐射剂量)对于深度学习肺结节检出模型检出效能的影响,结果发现CT设备厂家以及辐射剂量对于检出效能(敏感度、假阳率)并没有影响,在我们的研究当中,单源120kVp的有效辐射剂量(4±1.1)mSv虽然略高于双源扫描(3.23±0.97)mSv,但是这不太可能是影响结节检出率的决定因素。因此我们猜测可能是由于双源融合图像(mixed image)的图像质量优于单源120 kVp图像质量从而导致AI辅助诊断软件的检出效能更高。双源融合图像选取来自低能100 kVp和高能Sn140 kVp的扫描图像,低能(100 kVp)图像具有高对比度,高能图像(Sn140 kVp)具有较低噪声,尤其Sn140是在140 kVp球管上添加了锡板过滤掉低能射线,让射线更“硬”,因此图像噪声得以进一步降低,所以融合图像兼具高对比度和低噪声的特点,往往图像的对比噪声比优于单源120 kVp扫描图像[21]。相比于单源120 kVp扫描,双能扫描更优的融合图像质量可能是引起双能扫描AI检出效能更高的潜在原因,当然这还有待进一步试验和数据的验证。 本研究也存在一定不足之处,首先两组数据的人口统计学信息没有纳入本研究,其次样本量还需继续加大,我们将在以后的研究中予以完善。 总之,双能扫描融合120 kVp的CT图像较单源120 kVp的CT图像,在结合AI肺结节的检测中,敏感度更高,总体假阳性率也更低,且辐射剂量明显降低,值得在临床中推广应用。 [1]Bray F,Ferlay J,Soerjomataram I,et al.Global cancer statistics 2018:GLOBOCAN estimates of incidence and mortality worldwide for 36 cancers in 185 countries[J].CA Cancer J Clin,2018,68(6):394-424. 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