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规培医生应用医学影像AI辅助诊断乳腺肿块及使用意愿调查研究

作者:admin 来源:未知 日期:2021-05-28 10:32人气:
  摘    要:目的 分析规范化培训(规培)医生应用医学影像人工智能(AI)软件S-Detect对乳腺肿块的诊断价值,以及调查分析规培医生对医学影像AI使用意愿的影响因素。方法 40名规培医生未应用及辅助应用S-Detect,分别对机器中存储的60例乳腺肿块进行BI-RADS分类,以BI-RADS 4A类作为良恶性的界值,以病理学结果作为“金标准”,使用Wilcoxon检验,比较这2种方法的诊断效能。对规培医生使用医学影像AI的意愿进行问卷调查,分析其影响因素。使用Pearson系数及多元线性回归探究相关因素与使用意愿的关系。结果40名规培医生未应用及辅助应用S-Detect对60例乳腺肿块诊断的符合率分别为84.17%和93.75%。二者符合率比较,差异有统计学意义(P<0.01)。规培医生对医学影像AI了解程度越高,使用意愿越高。结论 规培医生应用S-Detect可提高对乳腺肿块的诊断正确率。规培医生对医学影像AI了解程度越高,对其使用意愿越强。
  
  关键词:规培医生; S-Detect; 人工智能; 乳腺; 肿块; 超声;
  
  近10年来,乳腺癌的发病率和死亡率在全世界女性中均呈现快速增长趋势[1,2]。早期准确、可靠的诊断和早期治疗对于乳腺癌的预后至关重要[3,4]。由于我国女性乳房体积较小、致密性较高,故超声成为首选的影像学检查方法,并越来越广泛地应用于乳腺肿块的检查和评估中。
  
  目前,我国乳腺超声面临三大难题:超声医生短缺、对经验要求高、疲劳易漏诊。将人工智能(AI)应用于医学影像分析,有望切实提升医生工作效率和工作质量,具有广阔发展前景[5]。S-Detect软件是通过提取乳腺超声图像中的原始射频信号,通过图像分割获取感兴趣区域的特征参数,并且通过上万例的乳腺肿块的模拟训练得到数据[6]。S-Detect以对乳腺检查病理结果的大数据分析得出的病变特征为基础,为临床检查选定图像提供良恶性的判别建议[7]。
  
  本研究方法通过40名规范化培训(规培)医生未应用及辅助应用S-Detect,分别对机器中存储的60例乳腺肿块进行BI-RADS分类,以BI-RADS 4A类作为良恶性的诊断节点,病理学结果作为“金标准”,分析这2种方法的诊断效能。对规培医生使用医学影像AI的意愿进行问卷调查,分析其影响因素。
  
  1 资料与方法
  
  1.1 一般资料
  
  随机抽取存储在机器中的乳腺二维超声图片60张,包括40例良性病灶及20例恶性病灶。这些图片均由同一位资深乳腺超声医生留取。患者年龄18~62岁,平均37岁,均有明确病理学诊断。排除标准:在本院超声检查前行穿刺或放化疗者。
  
  1.2 方法
  
  1.2.1 超声检查
  
  采用Samsung RS80A超声诊断仪,探头频率3~12 MHz,配备有S-Detect软件。超声医生根据第5版BI-RADS分类标准对乳腺肿块进行分类。
  
  1.2.2 S-Detect软件的使用培训
  
  在本院超声科进行规培的医生共40名,包括2017级6名,2018级19名,2019级15名;男7名,女33名;年龄23~31岁,平均27.3岁。所有规培医生均接受过详细的第5版乳腺超声BI-RADS分类培训和乳腺良恶性肿块超声鉴别诊断等乳腺超声基础知识培训。一名超声医生演示S-Detect软件的使用。教学课程结束后,规培医生开始熟悉超声机器及启动S-Detect软件对机器内预存图片进行模拟训练。同时,他们可以随时提问并得到指导教师的即时回答。每位规培医生均有知情权并且自愿加入。
  
  1.2.3 诊断方法
  
  40名规培医生不应用S-Detect软件,根据肿块的二维超声声像特征对乳腺肿块进行BI-RADS分类。同时该40名规培医生应用S-Detect软件在肿块横向和纵向的最大切面对肿块进行BI-RADS分类。在计算机辅助诊断(CAD)模式下,肿块被一线性轮廓描记,医生也可以手动来调整该轮廓。几秒钟后,S-Detect软件会给出一个可能良性或可能恶性的诊断,并同时给出包括形状、方位、边界、内部回声及后方声影特征的一系列超声描述作为参考。超声BI-RADS 4A类及以下认为是良性结节,与病理结果相一致的认定是良性符合;超声BI-RADS 4B类及以上认为是恶性结节,与病理结果相一致认定是恶性符合。
  
  诊断符合率代表了诊断正确率。
  
  1.2.4 问卷调查
  
  为研究影响医学影像AI使用意愿的因素,问卷共设计4个维度来考查,研究医学影像AI了解程度(简称了解程度)、医学影像AI依赖程度(简称依赖程度)、医学影像AI担忧程度(简称担忧程度)与医学影像AI使用意愿(简称使用意愿)的关系。问卷采用Likert-5分量表的形式,量表分值的设定采用以下方式:完全符合记为5分,比较符合记为4分,基本符合记为3分,不太符合记为2分,完全不符合记为1分。
  
  1.3 统计学处理
  
  应用SPSS23.0统计软件进行分析,计数资料以百分比表示,规培医生应用S-Detect软件前后的诊断符合率比较采用Wilcoxon检验和秩和检验。P<0.05为差异有统计学意义。计算KMO值和Cronbach′α系数判断总量表和分量表的信效度。使用Pearson系数及多元线性回归探究相关因素与使用意愿的关系。
  
  2 结果
  
  2.1 病理类型分组
  
  60例肿块中共40例良性病灶及20例恶性病灶,其中良性病灶包括纤维腺瘤28例,腺病伴纤维腺瘤2例,腺病6例,脂肪瘤1例,化脓性炎1例,导管内乳头状瘤2例。恶性病灶20例,包括非特殊性浸润性癌18例,导管内癌2例。肿块长径在7~39mm。
  
  2.2 2种诊断方法诊断效能的比较
  
  40名规培医生不应用S-Detect时,60例乳腺肿块诊断的符合率为84.17%;辅助应用S-Detect时,60例乳腺肿块诊断的符合率为93.75%。二者比较,差异有统计学意义(P<0.01)。
  
  2.3 规培医生使用医学影像AI的使用意愿调查
  
  2.3.1 效度信度检验
  
  总量表的KMO值为0.761,了解程度、依赖程度、担忧程度、使用意愿的KMO值分别为0.825、0.739、0.790、0.643,总量表及各分量表的KMO值均大于0.6,量表的效度检验通过。总量表的Cronbach′α系数为0.904,了解程度、依赖程度、担忧程度、使用意愿的Cronbach′α系数分别为0.919、0.851、0.829、0.771,总量表及分量表的Cronbach′α系数均大于0.7,量表的信度检验通过。
  
  2.3.2 各维度相关分析
  
  为探究了解程度、依赖程度、担忧程度与使用意愿的关系,本研究对其进行Pearson相关性分析,结果显示,了解程度与使用意愿呈强相关(r=0.647);依赖程度与使用意愿呈中等相关(r=0.597);担忧程度与使用意愿呈弱相关(r=0.317)。见表1。
  
  2.3.3 回归分析
  
  将样本年龄、了解程度、依赖程度、担忧程度作为自变量(X),将使用意愿作为因变量(Y)进行多元线性回归分析。采用“向后”方法,先将所有变量一次性带入回归模型,然后按顺序剔除对回归方程影响不显著的变量,直到没有自变量符合剔除的条件。经过3次迭代后,将“担忧程度”剔除,最终回归模型的R2为0.604。调整R2为0.571,模型的拟合程度较好,剩余自变量对因变量的解释能力较强,模型的显著性检验的伴随概率为0,模型通过显著性检验。自变量的系数回归结果见表2,回归方程:使用意愿=3.055-0.058×年龄+0.285×了解程度+0.306×依赖程度。在此模型中,从回归系数的大小可以判断,依赖程度的回归系数最高。在其他条件不变的情况下,提升1个单位的依赖程度,会给使用意愿带来最大的提升效果。见表2。
  
  表1 各维度相关分析(r)
  
  表2 回归分析结果
  
  3 讨论
  
  住院医生规培是医学生毕业后教育的重要组成部分,对于培训临床高层次医生、提高医疗质量极为重要[8]。但是规培医生的经验相对欠缺,关于超声报告的质量有很大的限制。随着AI的发展,越来越多的医学影像AI被应用于超声辅助诊断。本研究的目的即为分析规培医生对医学影像AI的使用意愿及辅助应用S-Detect软件在乳腺肿块良恶性中的诊断价值。
  
  规培医生在应用S-Detect前后,对乳腺肿块的诊断符合率分别为84.17%和93.75%,二者有统计学差异。说明规培医生应用S-Detect软件可以增加诊断正确率。将BI-RADS 4A类作为良恶性肿块的诊断界点,BI-RADS 4B类及以上被认定为恶性。在随机抽取的病灶中,良性病灶中有1例硬化性腺病被分到BI-RADS 4B类以上,该例具有4项恶性特征:形态不规则、纵横比大于1、内可及钙化、后方伴声影,这与其超声表现多样、不易鉴别有关[9]。1例化脓性炎也被分到BI-RADS 4B类以上,同样具有内部回声不均匀、边缘模糊、周边可见高回声晕环的恶性特征,但通过询问病史、视诊及触诊较易鉴别。故S-Detect作为一种计算机辅助诊断技术,不能完全取代医生在对患者检查过程中视诊、问诊和触诊所发挥的作用,所以其在临床应用过程中一定要结合患者病史、症状、体征等信息来综合判断。
  
  AI这个概念由MCCARTHY于1956年正式提出。机器学习和深度学习作为AI的重要分支,在医学影像学中有着广泛的应用[10]。2012年JAMIE-SON等[11]开始探索将深度学习技术应用于乳腺超声影像的分类,到CIRITSIS等在582例患者的超声影像上利用深度卷积神经网络(DCNN)进行了病灶的检测及分类,且分类细化到了BI-RADS分类,其准确率均超过了人类医生[12]。40名规培医生的平均年龄为27.3岁,他们对于AI会取代人类的担忧程度较小,并且其对AI的了解程度与使用意愿呈强正相关。规培医生的培训可以通过逐步增加线上和线下的AI培训,多给年轻医生出去交流学习的机会,增加其对AI的了解程度,进而增强其使用AI的意愿。
  
  总之,规培医生应用S-Detect可以提高对乳腺肿块的诊断正确率。规培医生对医学影像AI的了解程度越高,对其使用意愿越强。
  
  参考文献
  
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