Radiology：人工智能，为低剂量CT筛查肺结节“加装备”！
国家肺部筛查试验（NLST）和荷兰-比利时肺癌筛查试验显示，应用低剂量胸部CT对高危人群进行肺癌筛查可使肺癌死亡率降低20%-26%。肺癌在CT上通常表现为肺部结节。然而大多数结节是良性的，并不需要进一步的临床检查。现阶段，临床上已开发出了肺结节管理指南和数据驱动模型，用以减少假阳性的发现率，并进一步避免过度治疗，但要准确区分良性和恶性结节仍然是一个挑战。近几年，使用卷积神经网络（CNN）的深度学习（DL）算法已成为分析医学图像的首选手段。一些研究通过使用公开的肺部图像数据库联盟的图像收集数据集，展示了CNN在预测肺部结节恶性风险方面的潜力。然而，这些研究使用了放射科医生提供的主观标签，并且缺乏一个客观且坚实的参考标准。近日，发表在Radiology杂志的一项研究在CNN的基础上开发了一个用于对低剂量CT检测到的肺部结节进行恶性风险评估的DL算法，参考标准由组织病理学检查或至少2年的随访进行设定，并进行了外部验证，为临床肺癌的快速准确筛查及肺结节的良恶性判读提供了技术支持。本项回顾性研究建立的DL算法是基于2002年至2004年间从国家肺部筛查试验中收集的16077个结节（1249个恶性）中开发的。在2004年至2010年期间从丹麦肺癌筛查试验中收集的以下三个队列中进行了外部验证：一个包含所有883个结节（65个恶性）的完整队列和两个具有尺寸匹配（175个结节，59个恶性）和没有尺寸匹配（177个结节，59个恶性）的随机选择的良性结节的癌症富集队列。通过使用受试者工作特征曲线下的面积（AUC）来衡量算法的性能，并在全部队列中与Pan-Canadian肺癌早期检测（PanCan）模型进行比较，在癌症富集队列中与由4名胸腔放射科医生、5名放射科住院医生和2名胸部专业医生组成的11名临床医生进行比较。在全部队列中，DL算法的表现明显优于PanCan模型（AUC，0.93[95%CI:0.89,0.96]vs0.90[95%CI:0.86,0.93]；P=.046）。在癌症富集队列的随机良性结节（AUC，0.96[95%CI:0.93,0.99]vs0.90[95%CI:0.81,0.98];P=.11）和大小匹配的良性结节（AUC，0.86[95%CI:0.80,0.91]vs0.82[95%CI:0.74,0.89];P=.26）中，该算法的表现与胸部放射科医生相当。
图丹麦肺癌筛查试验（DLCST）中的一个15毫米的部分实性恶性结节示例。该结节位于右上叶，条形图（右侧）显示，除了一位胸部放射科医生和一位肺科医生外，大多数临床医生都不认为该结节是恶性的。深度学习（DL）算法将这个结节正确地分类为恶性。本研究成功地开发了一种深度学习算法，该算法可用于对低剂量CT检测到的肺部结节进行恶性肿瘤风险估计，且该算法在不同的筛查人群和方案中具有普遍性。该算法的判别性能可与临床专家相媲美。这种深度学习算法可以协助放射科医生对进行肺癌筛查的参与者进行准确的影像学判读，并可进一步减少不必要的手术。此外，该算法也有助于降低放射科医生的工作量，并减少肺癌筛查的成本。
原文出处：KiranVaidhyaVenkadesh,ArnaudAASetio,AntonSchreuder.DeepLearningforMalignancyRiskEstimationofPulmonaryNodulesDetectedatLow-DoseScreeningCT.DOI:10.1148/radiol.2021204433
作者：shaosai
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阅读全文European Radiology：人工智能，使胸片上肺部4类结节无处遁形！
肺癌是世界上死亡率最高的癌症，早期诊断及治疗是影响患者生存的有力的因素之一。现阶段，胸片仍然是最常选择的成像方式，为更多人群提供了早期发现肺癌的机会。此外，最近的研究显示，深度学习方法在胸片上结节检测方面取得了可喜的成果。据报道，各种算法均能提高放射科医生检测肺结节的灵敏度，但假阳性结果却未明显增加。在这种情况下，人们可能会期望将这种技术应用于更广范围的放射检查环境，包括大规模筛查或无症状的健康检查人群。在此之前，应在这一人群中前瞻性地全面评估该算法的效果。
近日，发表在European Radiology杂志的一项研究探索了基于深度学习的算法在检测无症状健康检查人群胸片上的肺部CT筛查报告和数据系统（Lung-RADS）4类结节方面的价值，并评估了随机对照试验的样本量，以明确检测率在人群中的提高情况，为更大范围人群的肺癌筛查提供了技术支持和参考依据。
本研究收集了一个年度回顾性队列的数据，所有参与者均为健康筛查，并在3个月内进行了胸部CT扫描。在3073人中，选择了118名CT上有第4类结节的参与者。使用这118张胸片进行了读者表现测试，并随机选择了51名没有任何结节的患者进行对照。四位放射科医生独立评估了没有算法和有算法结果的胸片；并比较了敏感度及特异性。计算了确认检测率差异所需的样本量，即真阳性胸片的数量除以胸片的总数。
在算法的帮助下，放射科医生的敏感性大大增加（38.8%[183/472]到45.1%[213/472]；p