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人工智能诊断系统在乳腺X线良恶性病变鉴别诊断中的应用 被引量：3
1
作者 刘文艳 李勇刚 +2 位作者 杨玲 桑节峰 李平 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2024年第3期317-321,共5页
目的:评估基于全卷积单阶段神经网络的人工智能(AI)诊断系统在乳腺X线良恶性病变鉴别诊断中的应用价值。方法:回顾性收集288例患者的乳腺X线图像及病理学资料,由AI系统及高、中、低年资医师分别对乳腺良恶性病变进行乳腺影像报告与数据... 目的:评估基于全卷积单阶段神经网络的人工智能(AI)诊断系统在乳腺X线良恶性病变鉴别诊断中的应用价值。方法:回顾性收集288例患者的乳腺X线图像及病理学资料,由AI系统及高、中、低年资医师分别对乳腺良恶性病变进行乳腺影像报告与数据系统(BI-RADS)分类。以病理结果为金标准,计算诊断准确率、阳性预测值、阴性预测值,使用受试者工作特征(ROC)曲线分析其诊断效能。比较AI与不同年资医师诊断准确性的差异,并比较不同乳腺密度、病灶类型及病灶大小对诊断的影响。结果:针对288个病灶(良性病灶100个、恶性病灶188个),AI及高、中、低年资医师诊断乳腺良性病变的准确率分别为89.00%、94.00%、86.00%、73.00%,诊断恶性病变的准确率分别为84.04%、90.96%、86.70%、71.81%;阳性预测值分别为93.49%、96.61%、92.09%、83.33%;阴性预测值分别为74.79%、84.68%、77.48%、57.94%;ROC曲线下面积(AUC)值分别为0.87、0.92、0.86、0.72。良性病变中,AI与低年资医师诊断准确度差异有统计学意义(P<0.05);恶性病变中,AI与高、低年资医师诊断准确度差异有统计学意义(P<0.05)。对于不同乳腺密度、病灶类型及病灶大小,AI及高、中、低年资医师诊断准确度差异均无统计学意义(均P>0.05)。结论:AI诊断系统在乳腺X线良恶性病变鉴别诊断中准确率较高,明显高于低年资医师,与中年资医师相当,低于高年资医师,且不受乳腺密度、病灶类型及病灶大小的影响,具有较好的临床应用价值。 展开更多
关键词 人工智能 乳腺X射线摄影 良性 恶性
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