Radiology：计算机辅助识别肺腹腔虽好，仍需慎用！

应用领域于胸部CT扫描的计算机辅助检查(CAD)系统可作为第二Safari检查有意义的鳞状，并有助于减小鳞状漏诊情况的频发，特别是在减小偏差和大幅提高指导工作效率方面效果显著。

到目前为止，CAD的重点是对实性鳞状的检查，然而，亚实性鳞状(SSNs)的恶性率极低实性鳞状，在癌症针灸研究工作里面SSNs的频发率平均9.4%，因此越来越多的研究工作关注CAD对SSNs的聚焦。当CAD应用领域于SSNs时，CT的层厚实是一个最主要的问题。在厚实层CT上，由于对比高分辨率较低及大多容积效应的存在不利于SSNs的检查和总括。然而，在实际指导工作里面，并非每个机构都可获得胶体CT。在现阶段，CAD对SSNs检查的最佳CT层厚实尚不完全一致，对于最佳层厚实的选择并未达成歧见。

近日，撰写在Radiology杂志的一项研究工作检验了CT层厚实对CAD检查SSNs性能的制约，并聚焦了基于尺度学习的超强高分辨率CT层厚实减薄正则表达式是否能大幅提高CT层厚实的检查性能，为CAD在计算机方面的规范化应用领域包括了简介标准化，为CAD进一步扩大针灸应用领域包括了新的方法论及技术上的默许。

本研究工作划入了2018年3翌年至2018年12翌年期间接受切除术病人病征的CT投影，层厚实大致相同1、3、5mm。对有同时切除的SSNs病征和无SSNs病征(阴性对照)展开了回顾性检验。范围为6 ~ 30mm的SSNs被标明为实性病变。将基于尺度学习的CAD系统应用领域于每个层厚实的CT投影的SSN检查，并使用超强高分辨率正则表达式将3毫米和5毫米层厚实投影转化为1毫米层厚实CT投影。利用JAFROC分析评价和相比较了CAD在各层厚实上的性能。

本研究工作共划入检验了308则有病征(半数±标准化差，62岁±10岁;男性183则有)，其里面SSNs424则有(大多实性鳞状310则有，非实性鳞状114则有)，无SSNs182则有(半数65±10岁;97名成年人)。三种层厚实(1、3和5 mm大致相同0.92、0.90和0.89;P = 0.04)及1和 5 mm层厚实之间的平均分关联性显著(P = 0.04)。非实性鳞状的平均分关联性小得多(1、3和5 mm大致相同0.78、0.72和0.66,P < .001)，而大多实性鳞状的平均分关联性并不显著(范围为0.93-0.94,P = .76)。超强高分辨率正则表达式大幅提高了CAD在3和5mm层厚实上的敏感性(3mm的P = 0.02, 5mm的P < .001)。

布 72岁成年人，病变证实左肺上叶浸润型肺腺癌。(a) 1mm层厚实，(b) 5mm层厚实和从更早（c）3mm和（d）5mm层厚实投影经超强高分辨率正则表达式转化后看出左上叶有一个16mm界定明晰的大多实性鳞状，实性大多为5mm。鳞状的实性大多(箭头)在1mm投影(a)上看出边界清晰，而在5mm投影(b)上边界欠清。计算机辅助检查(CAD)正则表达式在1mm和3mm层厚实投影上看出了鳞状，但在5mm层厚实投影上未看出。应用领域超强高分辨率正则表达式(c, d)检索实体大多，CAD在超强高分辨率3和5 mm投影上均检查到了鳞状。

表 CAD在各不相同层厚实和超强高分辨率转化的CT投影上的有假乙型肝炎分数。

胶体CT对亚实性鳞状的计算机辅助检查(CAD)强于厚实层CT，相比较是在非实性鳞状上颇为突出。基于尺度学习的超强高分辨率正则表达式的应用领域大幅提高了CAD在厚实层CT投影上的敏感性。CAD的改进以及其与阅读者的倡议应用领域可明显减小有假阳率。这为针灸对CAD的深入应用领域包括了方法论默许，为CAD在计算机方面的发展迈出了道路。

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