人工智能肺炎诊断系统在新型冠状病毒肺炎疫情期间胸部CT检查中的应用.pdf

根据所提供的文件内容，本文重点介绍了人工智能（AI）在新型冠状病毒肺炎（COVID-19）疫情期间，在胸部CT检查中作为肺炎诊断系统的应用及效能。现将该文件中的知识点进行详细说明。 1. 研究背景与目的：本研究在COVID-19疫情期间，主要目的是评估人工智能技术在胸部CT影像诊断中的表现和作用。研究者收集了2020年2月至4月期间的胸部CT图像数据，针对AI在肺炎CT诊断中的效能进行了分析。 2. 研究方法：研究使用了5000例胸部CT扫描案例，并将其逐一进行AI系统自动检测。同时，每例影像均经过两位经验丰富的胸部放射科医生的人工识别。 3. 研究结果：在5000例案例中，AI系统成功检测出1084例阳性病例。研究结果表明，AI诊断系统的正确率、错误率和灵敏度分别为72%、27%和47%。 4. 研究结论：研究表明，对于肺炎患者，AI的出现显著提高了影像医生的诊断效率和灵敏度。 5. 关键词：本研究的关键词包括人工智能、放射摄影术和新型冠状病毒肺炎。 6. 研究排除标准：在研究过程中，排除了包括心功能不全患者、有肺手术史者、肺部弥漫性间质病变患者、结缔组织或全身疾病累及肺部的患者、肺气肿患者、年龄过小或过大的患者以及影像不清或有明显伪影的案例。这确保了研究数据的准确性和有效性。 ***分析软件与算法：研究使用的是商用的AI分析软件，例如汤科技公司SenseCare智慧诊平台。算法包含选择合适的窗宽窗位，将像素点的HU值设为边界并进行归一化处理，计算病灶在肺叶中的比例等步骤。 8. 仪器与检查方法：研究中未提供具体的CT扫描设备和检查方法的详细描述。 9. 研究的基金项目：本研究得到医学与健康事业研究发展基金项目的支持，具体为伦琴影像科研专项项目（SD-202008-009）。 10. 作者信息：本研究由来自青岛西海岸新区人民医院放射科的王倩倩、王其军、刘鹏、马民等作者完成，青岛西海岸新区疾控中心应急管理科刘晓亮也参与了研究。 通过这些知识点的梳理，我们能更全面了解AI在医学影像特别是COVID-19疫情期间的诊断应用情况。这对于提升未来对类似大规模公共卫生事件的快速诊断和响应能力具有重要意义。同时，该研究强调了AI技术在提升放射科医生工作效率和诊断准确性方面的潜力，为医学影像领域提供了新的发展方向。