摘要
目的:探究人工智能技术在肺部CT扫描鉴别诊断肺结节中的应用价值。方法:选取2022年5月—2024年5月青海省西宁市第一人民医院接收的行肺结节检查的患者78例,采用随机数字表法分为对照组与观察组,各39例。所有患者均进行肺部CT扫描,对照组扫描图像经专业医师人工评估,观察组扫描图像经人工智能技术评估。以手术及穿刺活检病理结果为金标准,观察不同方式的评估结果。结果:对照组经病理诊断确诊良性结节21例,恶性结节18例,经专业医师人工评估良性结节23例,恶性结节16例;观察组经病理诊断确诊良性结节22例,恶性结节17例,经人工智能技术评估良性结节22例,恶性结节17例;观察组曲线下面积、诊断特异度、灵敏度均高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05)。观察组中直径<5 mm肺结节检出率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组中直径5~10 mm与直径>10 mm肺结节检出率略高于对照组,但差异无统计学意义(P>0.05);观察组中实质性肺结节、磨玻璃肺结节检出率高于对照组,差异有统计学意义(P<0.05);观察组中部分实性肺结节检出率略高于对照组,但差异无统计学意义(P>0.05)。结论:基于人工智能技术评估的肺部CT在肺结节良、恶性鉴别诊断中具有较高特异性及灵敏度,可提高微小病灶检出率,进一步明确结节性质,具有较高应用价值。
出处
《影像研究与医学应用》
2025年第4期56-58,61,共4页
Journal of Imaging Research and Medical Applications
