【摘 要】
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目的评估基于深度学习的胸部X线片肺结核识别系统对肺结核的识别效能。方法回顾性分析674例胸部X线片（PA位）,其中阴性样本和阳性样本（包含肺结核征象）分别为299例、375例。分别由2名住院医师（具有执业医师资格证）和肺结核识别（DL）系统对674例数据进行阅片诊断,以CT图像为金标准,评估并比较DL系统与住院医师诊断疑似肺结核病例的敏感度、特异度和假阳性率并采用Delong检验来分析2名住院医师
【机 构】
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中国人民解放军总医院第八医中心放射科
【出 处】
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中国防痨协会第33届全国学术大会暨中国防痨科技奖颁奖大会论文汇编
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目的评估基于深度学习的胸部X线片肺结核识别系统对肺结核的识别效能。方法回顾性分析674例胸部X线片（PA位）,其中阴性样本和阳性样本（包含肺结核征象）分别为299例、375例。分别由2名住院医师（具有执业医师资格证）和肺结核识别（DL）系统对674例数据进行阅片诊断,以CT图像为金标准,评估并比较DL系统与住院医师诊断疑似肺结核病例的敏感度、特异度和假阳性率并采用Delong检验来分析2名住院医师和DL系统的诊断差异。结果针对674例胸部DR片,2名住院医师和DL系统的检出敏感度分别为96.5%（362/375）、94.4%（354/375）和96.3%（362/375）,检出特异度分别为92.0%（275/299）、97.3%（291/299）和96.0%（287/299）。在检出敏感度和特异度方面,DL系统和住院医师没有显著差异。此外,结合Delong检验对比DL系统和医师的AUC指标,DL系统AUC （99.1%）均高于医师A （94.2%）、B （95.8%）,结果有统计学差异。结论基于深度学习的肺结核识别系统对识别胸部X线片疑似肺结核具有较高的敏感度和特异度,可辅助初级医师提高识别准确率,并进一步应用到群体性肺结核筛查中。
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