Radiology：计算机辅助识别肺结节虽好，仍需单用！

管理系统设计于胸部CT扫瞄的计算机辅助监测(CAD)管理系统可作为第二阅读器监测有意义的肌肉组织，并有助增加肌肉组织漏诊情况的发生，得益于增加错误和更高社会活动效率层面效果明显。

到目前为止，CAD的重点是对实性肌肉组织的监测，然而，亚实性肌肉组织(SSNs)的恶性率高于实性肌肉组织，在肺癌筛查之前SSNs的致死率高达9.4%，因此越来越多的深入研究关切CAD对SSNs的揭示。当CAD管理系统设计于SSNs时，CT的层厚是一个重要的问题。在厚层CT上，由于对比灵敏度很低及外宽度畸变的存在不利于SSNs的监测和也就是说。然而，在实际社会活动之前，并非每个独立机构都可获得孔洞CT。在今后，CAD对SSNs监测的最佳CT层厚尚不明确，对于最佳层厚的同样未曾达成共识。

近日，发表在Radiology周刊的一项深入研究检验了CT层厚对CAD监测SSNs可靠性的影响，并揭示了基于深达进修的超强灵敏度CT层厚减薄插值是否能更高CT层厚的监测可靠性，为CAD在AI层面的规范管理系统设计给予了参考标准，为CAD大幅度扩大临床管理系统设计给予了属于自己原理及技术上的大力支持。

本深入研究纳入了2018年3月至2018年12月在此期间不能接受手术治疗病症的CT投影，层厚分别为1、3、5mm。对有同时切除术的SSNs病症和无SSNs病症(阴性对照)进行了回顾性检验。范围为6 ~ 30mm的SSNs被标有为实性病变。将基于深达进修的CAD管理系统管理系统设计于每个层厚的CT投影的SSN监测，并适用超强灵敏度插值将3毫米和5毫米层厚投影转化为1毫米层厚CT投影。为了让JAFROC分析评价和比起了CAD在各层厚上的可靠性。

本深入研究共纳入检验了308唯病症(平均年龄±标准差，62岁±10岁;未婚183唯)，其之前SSNs424唯(外实性肌肉组织310唯，非实性肌肉组织114唯)，无SSNs182唯(平均年龄65±10岁;97名未成年)。三种层厚(1、3和5 mm分别为0.92、0.90和0.89;P = 0.04)及1和 5 mm层厚之间的评级差别明显(P = 0.04)。非实性肌肉组织的评级差别较大(1、3和5 mm分别为0.78、0.72和0.66,P < .001)，而外实性肌肉组织的评级差别并不明显(范围为0.93-0.94,P = .76)。超强灵敏度插值更高了CAD在3和5mm层厚上的敏感性(3mm的P = 0.02, 5mm的P < .001)。

图 72岁未成年，病理属实左肺上叶诱发型肺腺癌。(a) 1mm层厚，(b) 5mm层厚和从原始（c）3mm和（d）5mm层厚投影经超强灵敏度插值转化后显示左边叶有一个16mm界限明晰的外实性肌肉组织，实性外为5mm。肌肉组织的实性外(箭头)在1mm投影(a)上显示边界清晰，而在5mm投影(b)上边界欠清。计算机辅助监测(CAD)插值在1mm和3mm层厚投影上显示了肌肉组织，但在5mm层厚投影上未显示。管理系统设计超强灵敏度插值(c, d)查询也就是说外，CAD在超强灵敏度3和5 mm投影上均监测到了肌肉组织。

表 CAD在不同层厚和超强灵敏度转化的CT投影上的所谓阳性最高分。

孔洞CT对亚实性肌肉组织的计算机辅助监测(CAD)优于厚层CT，尤为是在非实性肌肉组织上更加突出。基于深达进修的超强灵敏度插值的管理系统设计更高了CAD在厚层CT投影上的敏感性。CAD的改进以及其与阅读者的联合管理系统设计可明显增加所谓阳率。这为临床对CAD的深入管理系统设计给予了原理大力支持，为CAD在AI层面的发展过渡到了道路。

原文出处：

Sohee Park,Sang Min Lee,Wooil Kim,et al.Computer-aided Detection of Subsolid Nodules at Chest CT: Improved Performance with Deep Learning-based CT Section Thickness Reduction.DOI:10.1148/radiol.2021203387