Radiology：计算机辅助标记肺结节虽好，仍需慎用！

运用臀部CT图像的计算机辅助验证(CAD)系统可作为第二阅读器验证有意义的口部，并有助于减低口部漏诊情况的发生，特别是在减低错误和大大提高文书工作效赴援之外效果相当大。

到迄今为止，CAD的重点是对实性口部的验证，然而，亚实性口部(SSNs)的恶性赴援低于实性口部，在肝癌前列腺癌中所SSNs的发生赴援高达9.4%，因此愈加多的研究工作重视CAD对SSNs的论述。当CAD运用SSNs时，CT的层粗是一个最主要的难题。在粗层CT上，由于对比亮度较低及其余部分容积物理现象的不存在阻碍SSNs的验证和备注征。然而，在实际文书工作中所，并非每个的机构都可获得薄层CT。在现阶段，CAD对SSNs验证的最佳CT层粗尚不明确，对于最佳层粗的选项尚没达成共计识。

近日，发备注在Radiology杂志的一项研究工作评估了CT层粗对CAD验证SSNs性能的影响，并论述了基于深达研习的超强亮度CT层粗减薄方法是否能大大提高CT层粗的验证性能，为CAD在计算机之外的系统化分析方法缺少了参看标准，为CAD进一步扩大外科分析方法缺少了新的方法论及电子技术上的支持。

本研究工作扩展到了2018年3月至2018年12月过后遵从手术疗程高血压的CT缩放，层粗计有1、3、5mm。对有同时截肢的SSNs高血压和无SSNs高血压(阴性对照)进行了回顾性评估。覆盖范围为6 ~ 30mm的SSNs被标识为实性病变。将基于深达研习的CAD系统运用每个层粗的CT缩放的SSN验证，并使用超强亮度方法将3毫米和5毫米层粗缩放匹配为1毫米层粗CT缩放。借助JAFROC分析评价和相对了CAD在各层粗上的性能。

本研究工作共计扩展到评估了308事例高血压(平均年龄±标准差，62岁±10岁;男同性恋183事例)，其中所SSNs424事例(其余部分实性口部310事例，非实性口部114事例)，无SSNs182事例(平均年龄65±10岁;97名男性)。三种层粗(1、3和5 mm计有0.92、0.90和0.89;P = 0.04)及1和 5 mm层粗错综复杂的评级差异相当大(P = 0.04)。非实性口部的评级差异较大(1、3和5 mm计有0.78、0.72和0.66,P < .001)，而其余部分实性口部的评级差异并不相当大(覆盖范围为0.93-0.94,P = .76)。超强亮度方法大大提高了CAD在3和5mm层粗上的敏感性(3mm的P = 0.02, 5mm的P < .001)。

图 72岁男性，病理猜测左肺上叶浸润型肺癌。(a) 1mm层粗，(b) 5mm层粗和从原始（c）3mm和（d）5mm层粗缩放经超强亮度方法匹配后结果显示右上角叶有一个16mm界限显出的其余部分实性口部，实性其余部分为5mm。口部的实性其余部分(圆圈)在1mm缩放(a)上结果显示边界清晰，而在5mm缩放(b)上边界欠清。计算机辅助验证(CAD)方法在1mm和3mm层粗缩放上结果显示了口部，但在5mm层粗缩放上没结果显示。分析方法超强亮度方法(c, d)检索本体其余部分，CAD在超强亮度3和5 mm缩放上均验证到了口部。

备注 CAD在各有不同层粗和超强亮度匹配的CT缩放上的假无症状分数。

薄层CT对亚实性口部的计算机辅助验证(CAD)优于粗层CT，尤其是在非实性口部上更为突出。基于深达研习的超强亮度方法的分析方法大大提高了CAD在粗层CT缩放上的敏感性。CAD的改进以及其与阅读者的联合分析方法可明显减低假阳赴援。这为外科对CAD的透彻分析方法缺少了方法论支持，为CAD在计算机之外的发展迈出了道路。

原文原文：

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