2023人工智能一体化三维重建应用于胸外科的中国专家共识完整版.docx
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1、2023人工智能一体化三维重建应用于胸外科的中国专家共识(完整版)摘要为进一步规范三维重建在胸外科中的应用,人工智能一体化三维重建应用于胸外科的中国专家共识专家组讨论制定了本共识。本共识依据目前三维重建技术在胸外科各种场景中使用的临床经验和已有的前瞻性或回顾性研究,总结形成推荐意见,并附录目前存在争议、尚未进行充分的临床研究或仍在探索阶段的三维重建技术应用场景,为未来的临床研究和临床疾病诊治提供方向和证据,以期达成共识。正文胸外科疾病涉及胸壁、肺、食管、纵隔等多器官,其中肿瘤性疾病最为显著,比如肺癌在全球范围内是最常见的恶怅中瘤,位居恶性W瘤发病率的第2位及死亡率的第1位口。基于人工智能(ar
2、tificia1inte11igence,AI)的三维重建技术在协助肺结节诊断和治疗方面越来越受到重视。然而,目前AI在胸外科疾病的临床应用相对较少,为了全面提升我国胸外科疾病的专业化诊疗水平,本共识基于AI在胸外科疾病的多维度应用建立初步的书面指导原则。针对现有文献及临床实践依据,经过专家组系统的讨论与商议,最终形成本共识。本共识不设证据类别,共识等级则依据专家组投票比例划分:若支持意见80%,则初步定为一致共识,共识等级设为I级;60%80%支持则划定为基本一致共识,共识等级设为!级,支持意见60%则取消相关推荐。随着未来更多文献发表,本共识将不断更新完善。1 三维重建辅助肺结节良恶性判别
3、关于肺结节的诊断与治疗在国内外已经形成了许多专家共识。相关研究2表明:考虑为原位腺癌(adenocarcinomainsitu,AIS1微浸润性腺癌(minima11yinvasiveadenocarcinoma,MIA)与浸润性腺癌(invasiveadenocarcinoma,IAC)结节应当及时手术治疗,不典型腺瘤样增生(atypica1adeno-matoushyperp1asia,AAH)和良性磨玻璃结节影(ground-g1assopacity,GGO)仅建议CT随访。由于不同医生对指南的掌握不尽相同,导致部分小结节被过度治疗。既往7寸小结节的判别多基于CT的二维影像特征,存在对肺
4、段等精细解剖部位识别不佳、对胸外科医师空间重构能力要求较高等问题。相关文献及研究认为三维重建对肺结节的判别具有重要意义。1.1 三维重建对肺结节性质判别目前胸外科常用的三维重建技术包括:多平面重建(mu1ti-p1anarreformatting,MPR最大强度投影法(maximumintensityprojection,MIPX容积再现等,以多层螺旋CT为基础的三维重建在GGO诊治中应用广泛。高分辨率CT(highreso1utionCT,HRCT)相比普通CT能更准确定位肺部结节病灶,明显提高了肺磨玻璃结节尤其是小直径结节的检出率,这些优势均基于连续、快速且低层厚的容积扫描,且不受患者呼吸
5、运动影响,使得解剖结构无重叠;高分辨率三维重建技术极大提升了影像质量,从而更真实地展现出结节的解剖结构,清楚显示肺结节内部的密度变化、边缘特征、周边及内部的小血管、细支气管影、结节周边胸膜的牵拉程度,可以更有效、完善且精准地评价GGO的影像学特征。此外,在这一领域,虚拟现实技术也已经在多项针对肺部GGO的研究及应用中取得应用。肺部小结节准确、直观的整体轮廓形态可以从三维立体的角度被塑造,为避免通过轴位像的片面性误导医生,还需要全方位立体观察3。北京协和医学院在同时性多原发肺癌外科治疗的预后研究及基因组学分析中认为,三维重建/3D打印模型可以快速准确定位切除标本中的多个肺结节,病变的病理结果与术
6、前CT检查结果能够一一对应,这对进一步研究多发性肺结节的临床病理特征及放射组学具有重要意义o上海交通大学基于早期肺腺癌性GGOCT三维重建下相关影像学参数术前预测癌细胞Ki-67表达指数的模型研究认为:GGOCT三维重建的相关影像学参数包括直径、总体积(tota1vo1umeJV最大CT值(maximum,MAX整体CT值分布标准差(standarddeviation,STD)及随访中的体积倍增时间(vo1umedoub1ingtime,VDT)对其良恶性鉴别参考价值重大;结节恶性程度越高,以上参数的值越大,提示外科医生应及时手术干预;参数小于阈值时,可以考虑CT随访。而如今针对三维重建联合高
7、分辨薄层CT对GGO的手术定位与结节定性均开展了广泛的临床应用。其体积、CT值、最大CT值、平均CT值、平均直径等参数都提示其结节的潜在病理分型。另外Ki-67表达情况也可作为早期腺癌的术前参数预测2。推荐1:三维重建技术可更加全面地评估肺结节的影像学特征,推荐使用三维重建技术对肺结节性质进行辅助判定(II1.2 人工智能联合三维重建对肺结节良恶性判别目前三维重建技术主要根据以下特征评价肺结节,包括大小、形状、位置、密度、钙化形式、边缘形态、倍增时间等。传统胸部CT受影像医师经验、主观意识、设备先进程度等因素影响,易出现误诊、漏诊等问题。近年来大热的AI辅助诊断技术,依靠深度卷积神经网络算法、
8、图片识别功能等先进技术,实现了医学影像技术与诊疗体系快速发展5。有学者使用A1技术对肺癌病理图像进行分类并通过76个数据集验证取得良好效果。Wang等7构建新型基于深度卷积神经网络的分割模型,能够精细地分析肺结节的边缘轮廓,效果可以媲美高年资放射科医师。Ciompi等8通过AI搭建了一套可以自动区分肺结节形态的检测系统,可识别形态包括实性、亚实性、非实性、钙化型等形态。Song等9使用UDC-IDRI数据集对不同算法模型在肺结节良恶性预测方面进行了比较研究,结果表明基于深度卷积神经网络的算法在准确性方面远优于其他类型算法。利用大数据和A1技术在放射肿瘤学领域的应用,尤其是对肺CT影像数据进行进
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