肺瘤对人工智能软件和人类阅读器在低剂量胸部CT检测肺结节检测中的表现的影响

科学领域:

• 放射学 放射学是一门学科.
• 人工智能的人工智能
• 肺部病理学 肺部病理学

背景情况:

• 肺改变了计算机断层扫描 (CT) 上的肺组织外观,可能会影响肺结节的检测.
• 这项研究调查了肺气如何影响AI和人类读者 (HR) 在检测肺结节方面的表现.

研究的目的:

• 通过低剂量胸部CT扫描,评估肺气对人工智能 (AI) 和人类读者 (HR) 在肺结节检测的准确性的影响.
• 为了比较AI和HR的敏感度和错误阳性率,在患有和没有肺气的患者中.

主要方法:

• 分析了来自"生命线"队列的低剂量胸部CT扫描.
• 患有肺瘤和没有肺瘤的患者的结节与大小相匹配,以进行比较.
• 人工智能检测到的结节与HR发现进行了比较,专家放射科医生审查了差异.

主要成果:

• 人工智能敏感度在肺瘤 (0.68) 和非肺瘤 (0.71) 组是可比的.
• 人工智能在肺瘤 (0.51) 与非肺瘤 (0.22) 中显示出每次扫描 (FPs/scan) 显著更高的假阳性.
• 人类读者在两组中都表现出类似的敏感性和FP/扫描,AI在肺气中具有更多的FP/扫描.

结论:

• 与非肺瘤病例相比,AI在肺瘤病例中表现出更高的错误阳性率.
• 人类阅读者的表现并没有受到气瘤存在的显著影响.
• 在基准数据集中包括肺瘤病例至关重要,以验证AI肺结节检测软件,以解释增加的假阳性.