基于人工智能的胸部CT智能輔助診斷系統在LDCT數據集上的應用研究
摘要：目的：應用卷積神經網絡（CNN）算法模型與低劑量CT（LDCT）圖像數據集，探討人工智能（AI）技術檢測肺部結節的效能。方法：連續納入2017年11月至2018年2月間共3750例肺部LDCT影像數據進入人工智能輔助檢測系統進行肺結節檢測，同時6名資深影像專業醫生獨立對每個序列圖像結果進行確認。用四格表統計系統的靈敏度、陽性預測率及陰性預測率等參數，利用兩樣本t檢驗驗證不同結節組別之間是否存在顯著統計學差異。結果：智能輔助診斷系統隨著數據集的增多，其靈敏度、正確率、陽性預測值，陰性預測值均有提升，而錯誤率則呈下降趨勢。結論：基于AI的胸部CT智能輔助診斷系統在檢測肺結節上的主要效能指標具有可靠性和成長性，是在門診和體檢場景下針對LDCT肺結節檢查和篩查的有效輔助工具。
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