【摘 要】
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目的通用病变检测（universal lesion detection,ULD）,不同于单器官病变检测,旨在检测及评估CT图像上所有器官的异常影像改变,并给出全自动化的图像解释。本研究探讨通用病变检测计算机辅助诊断（computer-assisted diagnosis,CAD）模型ULDor（universal lesion detector,通用病变检测器）在多器官占位性病变中的检测效能,并评
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目的通用病变检测（universal lesion detection,ULD）,不同于单器官病变检测,旨在检测及评估CT图像上所有器官的异常影像改变,并给出全自动化的图像解释。本研究探讨通用病变检测计算机辅助诊断（computer-assisted diagnosis,CAD）模型ULDor（universal lesion detector,通用病变检测器）在多器官占位性病变中的检测效能,并评价其临床应用价值。方法建立两个回顾性数据集队列。连续性收集2021年2月至2021年3月进行胸部（含上腹部）CT检查的患者共188例,作为外部私人测试集;随机抽取美国国家肺筛查试验（national lung screening trial,NLST）中216例胸部低剂量螺旋CT作为内部公共测试集。所有CT图像均完整留存Dicom格式。分别由模型ULDor、医生组（两名低年资放射科医生和高年资放射科医生）对全部患者的CT图像进行初次诊断。以医生组阅片结果作为金标准,采用阳性预测值（positive predictive value,PPV）和敏感性（sensitivity,Sen）评价模型的检测效能,分析并比较不同对列间、及对列内检测效能差异。结果经过筛选后外部测试队列164组图像和内部测试队列187组图像被纳入验证分析。对病变的整体检出效能比较,在内部测试中,模型的PPV和Sen为55.6%和77.8%,平均每组图像检出1.2个病变,其中假阳性为0.3个;在外部测试中,模型的PPV和Sen为57.9%和67.0%,平均每组图像检出2.1个病变,其中假阳性结果0.9个,二者结果相近,表明模型具备一定的泛化能力。对不同脏器组别间的检出性能比较,无论在外部还是内部验证队列中,模型对胸椎病变检测性能最佳,内部测试中的PPV及内、外部测试中的Sen均为100.0%。模型检出肝脏病变的能力优越,外部测试PPV和Sen为78.9%和92.7%,内部测试PPV和Sen为95.9%和58.8%。其次是淋巴结,内部测试PPV和Sen均为78.4%,外部测试结果为45.8%和55.1%。模型对这部分器官病变检出效能良好,且具有可推广性。结论通过内部及外部验证测试结果表明,通用病变检测计算机辅助诊断模型ULDor在多器官占位性病变检测方面具有一定的作用,部分器官的检测效能极佳。模型有待进一步完善。但计算机辅助诊断系统ULDor能够辅助医生诊断,为临床工作提供一定参考。
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