關鍵詞：結節病 肺 體層攝影術 x線計算機 深度學習 

摘要：目的探討基于深度學習(DL)的肺結節檢測算法對不同大小肺結節的檢出效果。方法回顧性分析344例肺結節患者的胸部CT圖片,計算并比較基于DL的肺結節檢出模型對不同大小肺結節的檢出率(相對于醫師診斷結果),分析模型檢出假陽性結節的類別。結果344份CT圖像中,醫師共診斷710個0~30 mm肺結節。模型共檢出2495個候選肺結節,其中真陽性675個(相對于醫師診斷結果),模型對結節的檢出率為95.07%(675/710)。模型對0~4 mm肺結節的檢出率為82.80%(77/93),0~5 mm結節為90.15%(238/264),0~6 mm結節為92.94%(395/425),5~10 mm結節為97.94%(381/389),10~20 mm結節為98.21%(55/56),20~30 mm結節為100%(1/1),模型對不同大小肺結節的檢出率差異無統計學意義(χ^2=21.72,P>0.05)。模型檢出假陽性結節中,50.38%(917/1820)為醫師最初診斷漏診者,32.53%(592/1820)為血管斷面。結論DL肺結節檢出模型對肺結節的整體檢出率較高(95.07%),且不受結節大小的影響。

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