您好,欢迎您

2026 WCLC | 基于人工智能的肺癌患者放疗计划CT扫描中新发相关肺部病变检测

09月03日
编译:肿瘤资讯
来源:肿瘤资讯
Session Type

Mini Oral

Session Title

MO13. Global Challenges and Solutions in Lung Cancer Management

摘要号

MO13.08

英文标题

AI-based Detection of New, Relevant Pulmonary Findings on Radiotherapy Planning CT Scans in Patients With Lung Cancer

中文标题

基于人工智能的肺癌患者放疗计划CT扫描中新发相关肺部病变检测

讲者

Asabi Leliveld, MD

讲者机构

Erasmus Medical Center

引言

模拟CT扫描(simCT)常规用于放疗计划制定,可能揭示既往诊断影像中未出现或被忽视的临床相关发现。然而,对这些simCT的诊断性评估并未常规开展。本研究旨在评估基于深度学习的计算机辅助检测软件(CAD)在识别肺癌患者simCT上既往未检出、临床相关的肺部异常中的有效性。

方法

从回顾性队列中选取接受立体定向放疗的早期非小细胞肺癌(NSCLC)连续患者。使用CE认证的CAD软件分析simCT。将CAD发现与原始诊断性CT报告进行比较,以识别既往未检出的结节。我们评估了5年随访期间这些检出结节是否恶性,代表第二原发肿瘤或转移灶。主要结局为CAD对新发恶性结节的检出率与放射肿瘤科医生记录的偶然检出率之比较,采用McNemar检验。此外,放射科医生审查了125例扫描的随机样本,以确定每例扫描的假阳性率。

结果

共纳入376例患者,其中366例(97%)的simCT成功分析。CAD在277例扫描(76%)中检出异常,包括193例(53%)扫描中存在既往未报告的结节。CAD识别出既往未报告但随访期间判定为恶性的发现,占分析扫描的5%(20/366),而放射肿瘤科医生在simCT上最初检出的仅为1/366(P < 0.001)。假阳性率为每例扫描0.10。

g542_1.png

结论

CAD能够检测NSCLC患者模拟CT扫描中的临床相关发现,提示CAD在放疗工作流程中具有潜在应用价值。

版权声明
本文专供医学专业人士参考,未经著作人许可,不可出版发行。同时,欢迎个人转发分享,其他任何媒体、网站如需转载或引用本网版权所有内容,须获得授权,且在醒目位置处注明"转自:良医汇-肿瘤医生APP"。

评论
09月04日
陈志成
漳州正兴医院 | 药剂科
好好学习天天向上
09月03日
葛荣峰
莒县人民医院 | 肿瘤内科
好好学习天天向上