Radiology：计算机辅助诊断到底行不行？
2017-12-25 shaosai MedSci原创
本研究旨在通过利用对比增强US电影剪辑资料评估计算机辅助诊断（CAD）系统的价值并确定鉴别良恶性肝局灶性病变（FLLs）的主要US征象。研究人员将结果发表在Radiology上。
本研究旨在通过利用对比增强US电影剪辑资料评估计算机辅助诊断（CAD）系统的价值并确定鉴别良恶性肝局灶性病变（FLLs）的主要US征象。研究人员将结果发表在Radiology上。
本研究共纳入了106例FLL患者的超声资料，其中包括良性51例、恶性54例及1例间变性。共有105例FLL经过组织学检查、对比增强CT、动态增强MRI和（或）＞6个月的临床随访。数据包括3分钟的电影剪辑并经过自动校正。B型和对比特异性征象被提取，在模拟神经网络（ANN）和支持向量机（SVM）上进行分析。比较CAD与一个高年资和低年资阅片者的ROC曲线下面积（AUC）。另外一个阅片者对电影剪辑质量进行分级从而评价其对CAD能力的影响。
结果为，CAD、低年资阅片者和高年资阅片者能够分析的电影剪辑数量分别为95、100、102。SVM、ANN、高年资阅片者和低年资阅片者的AUC分别为0.883 (95% confidence interval [CI]： 0.793， 0.940)、0.829 (95% CI： 0.724， 0.901)、0.843 (95% CI： 0.756， 0.903)和0.702 (95% CI： 0.586， 0.782)，仅在SVM和低年资阅片者间具有统计学差异。当CAD结果与低年资阅片者一致时，准确率从71.3% (67 of 94； 95% CI： 60.6%， 79.8%)提高到87.7% (57 of 65； 95% CI： 78.5%， 93.8%) ，而当CAD结果与高年资阅片者一致时，准确率从80.9% (76 of 94； 95% CI： 72.3%， 88.3%)提高到 90.3% (65 of 72； 95% CI： 80.6%， 95.8%)。CAD在所有的迭代过程中B型回声不均质和对比剂的廓清是最具有鉴别能力的征象。CAD选择的基于时间的时间强度曲线（TIC）（99.0% (207 of 209)）的价值要明显高于基于强度的TIC（1.0% (two of 209)）。15个影像质量标准对CAD的准确性的影响均无统计学差异。
本研究表明，CAD系统能够鉴别FLL的良恶性，其准确率不亚于专业阅片者。同时，CAD能够提高阅片者的准确率。基于时间的TIC特征在鉴别时要优于基于强度的特征。
原始出处：
Ta CN， Kono Y， Eghtedari M. et al.Focal Liver Lesions： Computer-aided Diagnosis by Using Contrast-enhanced US Cine Recordings.Radiology.DOI： 10.1148/radiol.2017170365
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#计算机#
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学习一下谢谢分享
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客观性.公正性.讲得很不错
48
好好学习天天向上
59
谢谢分享.
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未来体检筛查的利器
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