医用CT及低剂量X线机综合评价体系研究

项目来源

国家重点研发计划(NKRD)

项目主持人

张龙江

项目受资助机构

中国人民解放军南京军区南京总医院

立项年度

2017

立项时间

未公开

项目编号

2017YFC0113400

项目级别

国家级

研究期限

未知 / 未知

受资助金额

1152.00万元

学科

数字诊疗装备研发

学科代码

未公开

基金类别

“数字诊疗装备研发”重点专项

关键词

CT ; 低剂量X线 ; 评价 ; 辐射剂量 ; Low-dose X-ray ; Evaluation ; Radiation dose

参与者

未公开

参与机构

东部战区总医院

项目标书摘要:影像学检查,尤其是 CT 已成为疾病诊疗不可或缺的检查手段。国内对 CT 和 X 线机产品有很大的需求量,是一个巨大的潜在市场。尽管国内 CT 和 X 线机产品制造商在努力赶超国际同行,但因各厂商水平参差不齐,市场鱼龙混杂,现有的国内外相关标准尚不规范统一,产品评价仍缺乏系统的科学指导。在建设创新型国家的大背景下,开展国产 CT 和低剂量 X 线机产品临床评价研究,寻找差距并努力赶超国际水平使国产设备不仅在国内成为主流产品且能跻身国际主流产品行列,已势在必行,刻不容缓。针对上述关键科学问题,本研究对国产 CT 和低剂量 X 线机产品的国内发展需求、技术性能和临床功能等进行系统评价研究,并创新性地将辐射剂量管理及影像数据管理纳入评价系统中。以主流国产创新产品为主,代表性进口产品为参照进行全面系统的临床功能测试评价,最终完成产品评价报告,发表医用 CT 及低剂量X 线机评价体系指南。通过质量功能展开方法进行 CT 及低剂量 X 线机产品需求分析。在现有评价标准基础上,结合需求分析报告不断优化和拓展,建立系统科学的 CT 及低剂量 X 线机产品技术性能评价规范体系;在临床功能领域,以国外高端 CT 为参照,以主流国产创新 CT 为主要评价对象,对其常规及高端临床功能(包括后处理工作站),如 CT 灌注成像、低剂量 CT血管成像等的图像质量和诊断准确性等进行系统评价。

Application Abstract: Imaging examination,especially CT has become an indispensable inspection method for disease diagnosis and treatment.There is a large demand for CT and X-ray machines in China,which is a huge potential market.Although domestic manufacturers of CT and X-ray machines are struggling to catch up with their international counterparts,due to the varying levels of various manufacturers and the mixed market,the existing domestic and international standards are not standardized and unified,and product evaluation still lacks systematic scientific guidance.Under the background of building an innovative country,we have conducted clinical evaluation research on domestic CT and low-dose X-ray machine products,looking for gaps and striving to catch up with international standards.Domestic equipment has become not only a mainstream product in China but also among the mainstream international products.It is imperative and urgent.In response to the above-mentioned key scientific issues,this study systematically evaluates the domestic development needs,technical performance,and clinical functions of domestic CT and low-dose X-ray machine products,and innovatively incorporates radiation dose management and image data management into the evaluation system..Based on mainstream domestic innovative products and representative imported products as reference,a comprehensive and systematic clinical function test and evaluation will be completed.The final product evaluation report will be completed,and guidelines for medical CT and low-dose X-ray machine evaluation systems will be published.Product quality analysis of CT and low-dose X-ray machines was performed by mass function deployment method.Based on the existing evaluation standards,combined with the needs analysis report to continuously optimize and expand,establish a systematic scientific CT and low-dose X-ray machine product technical performance evaluation specification system;in the field of clinical functions,take foreign high-end CT as a reference,and mainstream domestic production Innovative CT is the main evaluation object,and systematically evaluates its routine and high-end clinical functions(including post-processing workstations),such as image quality and diagnostic accuracy of CT perfusion imaging,low-dose CT angiography,and so on.

项目受资助省

江苏省

项目实施周期(年)

3

  • 排序方式:
  • 1
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  • 1.深度学习在胸部CT肺结节恶性风险评估的应用策略研究

    • 指导老师: 卢光明
    • 学位论文

    肺结节恶性风险评估对于肺结节的临床管理至关重要。传统肺结节风险评估模型依赖影像征象和临床特征,需要医师标注且存在一定主观差异。深度学习及影像组学在肺结节风险评估有较多研究,但临床应用仍存在困难。目的:1、提出用于深度学习算法临床落地的有序层级网络导向策略(Hierarchical-Ordered Network-ORiented Strategy,HONORS);构建在不同临床场景用于肺结节恶性风险评估的深度学习算法,过滤器引导的金字塔网络(Filter-guided pyramid network,FGP-NET),基于 FGP-NET 对 HONORS 的性能进行验证。2、将FGP-NET与传统肺结节风险评估模型对比以及与126名影像科医师的诊断水平对比来探讨其潜在临床应用价值。方法:1、我们基于金陵数据集和国家肺癌筛查实验(National Lung Screening Trial,NLST)数据集进行FGP-NET的训练和验证,共纳入2106例结节(包含筛查结节和临床诊断结节)的胸部计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像。并进行来自三家医院的多中心外部测试(n=341)。计算曲线下面积(area under the curve,AUC)评估FGP-NET的性能。基于FGP-NET,我们对HONORS(包含两种策略)进行验证。首先,在人工智能自动诊断策略中,对筛查结节选择高敏感性阈值,对临床诊断结节选择高特异性阈值。其次,在人机耦合策略中选择约登阈值。2、我们在金陵测试集上进行FGP-NET与传统风险评估模型包括Mayo模型和Brock模型,以及FGP-NET和126名影像科医师诊断能力的对比。计算传统风险预测模型的AUC。计算每个医师的敏感性及特异性后求126名医师的平均值。对126名医师的诊断结果进行投票得到多数医师诊断结果。计算126名医师、多数医师诊断结果、FGP-NET的一致性。结果:1、FGP-NET在内部及外部测试集的AUC分别为0.969(95%CI:0.943-0.986)和0.847(95%CI:0.804-0.883)。其中,外部测试集的子集AUC范围为0.890-0.942。在人工智能自动诊断策略中,HONORS介导的FGP-NET在筛查结节中以高敏感性诊断良性结节(敏感性,95.5%,特异性,72.5%),在临床诊断结节中以高特异性诊断恶性结节(敏感性,31.0%,特异性,97.5%),这部分结节可以得到模型的可靠精确诊断而不需要医师进一步干预。在人机耦合策略中,剩余的可疑结节也被模型进一步诊断,这些结节需要医师进一步确认。2、在金陵测试集中,FGP-NET 的 AUC 为 0.927(95%CI,0.857-0.969),高于Mayo 模型(0.684;95%CI,0.583-0.773;P<0.001)和 Brock 模型(0.727;95%CI,0.629-0.811;P<0.001)。126名医师诊断的平均敏感性为72.2±15.1%,特异性为71.7±15.5%。FGP-NET的敏感性(93.3%)高于医师的平均值,而特异性(64.0%)稍低。126个医师的平均读者间一致性一般(kw=0.315±0.139),多数医师诊断结果和FGP-NET的一致性中等(kw=0.538),超过了 78个医师。结论:FGP-NET在评估肺结节恶性风险中达到了媲美医师的诊断水平。HONORS有望作为临床策略辅助优化临床流程,减少误诊。

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