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肺癌筛查的计算机断层扫描(CT)数据,能同时检测其他亚临床胸部疾病,像肌肉骨骼和心血管疾病。低剂量胸部CT筛查普及、CT检查增多,给放射科医生带来挑战。研究表明,工作量大、单病例诊断时间少,会提高错误率,导致结果漏报。
人工智能(AI)有望借胸部 CT 自动处理技术,减轻放射科医生负担。肺结节自动检测已有研究并用于临床。此外,也开发出 AI 算法,在肺癌筛查的胸部 CT 扫描中,自动检测和精准测量其他亚临床疾病生物标志物。这或能在更多普通人群中开展机会性筛查,比如通过椎体高度和密度查骨质减少,依据主动脉直径查胸主动脉扩张和动脉瘤,用冠状动脉钙化评分查亚临床冠状动脉疾病。亚库布等人评估商用 AI 软件发现,在主动脉扩张和冠状动脉钙化二元报告上,AI 诊断性能优于放射科医生。此前研究多对比人工判读和 AI 结果,尚不清楚 AI 算法用于同一受检者多次 CT 扫描时,能否得出准确且可重复的结果。
最近,发表在European Radiology 上的一篇文章评估了基于人工智能(AI)的低剂量胸部CT椎体及心血管标志物自动测量的可重复性。
研究纳入了基于人群的生命线影像学(ImaLife)研究的参与者,这些参与者在基线期及 3 - 4 个月的随访期均接受了低剂量胸部 CT 检查。一个 AI 系统(AI-Rad Companion 胸部CT原型)对椎体高度与密度、主动脉直径、心脏体积(心腔加心包脂肪)以及冠状动脉钙化体积(CACV)进行自动分割和量化。一名经过培训的研究人员通过肉眼检查分割精度。假设无生理变化,我们使用组内相关系数(ICC)、相对差异以及 CACV 风险分类的变化,来评估基于 AI 的测量在基线期和重复扫描时的可重复性。
共632 名参与者(年龄 63 ± 11 岁;男性占 56.6%)接受了短期重复 CT 扫描(平均间隔 3.9 ± 1.8 个月)。肉眼评估显示,在基线期和重复扫描中,98.7% 的椎体测量、80.1 - 99.4% 的主动脉测量(窦管交界除外,为 65.2%)以及 86.0% 的 CACV 测量,分割情况良好。对于心脏体积,基线期和重复扫描中有 53.5% 的分割情况良好。对于分割良好的病例,所有生物标志物的 ICC 显示一致性极佳(ICC > 0.9)。椎体和主动脉测量的基线值与重复测量值之间的相对差异小于 4%,心脏体积为 7.5%,CACV 为 28.5%。CACV 风险分类的一致性较高(81.2%)。
图 心包的正确分割(红色)。b不正确的心包分割(包括心包旁脂肪)导致的心脏容积高估。红色箭头与实际心包对齐
本项研究表明,在低剂量胸部 CT 中,基于 AI 的软件对椎体、主动脉和 CACV 评估的分割精度较高,对心脏体积评估的分割精度相对较低。椎体和主动脉测量的可重复性极佳,且总体 CACV 风险分类的一致性较高。
原文出处:
Iris Hamelink,Marcel van Tuinen,Thomas C Kwee,et al.Repeatability of AI-based, automatic measurement of vertebral and cardiovascular imaging biomarkers in low-dose chest CT: the ImaLife cohort.DOI:10.1007/s00330-024-11328-9
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