AI自动定位技术在新型冠状病毒肺炎胸部CT检查中的应用

上海市（复旦大学附属）公共卫生临床中心，上海 201508

引言

2020年2月14日，在国务院对新型冠状病毒肺炎（Corona Virus Disease 2019，COVID-19）疫情联防联控新闻报道中，截至2月11日24时，全国医务人员确诊COVID-19 1716例，占全国确诊病例3.8%，其中6人不幸死亡，占全国死亡病例0.4%[1]。如何降低医务人员的感染风险，是各传染病医院及承担突发公共卫生事件的医疗单位感染控制重中之重的问题[2]，而减少医务人员直接接触确诊或发热待查患者是一种行之有效的方法。

本研究通过COVID-19患者行人工智能（Artificial Intelligence，AI）自动定位与常规CT的胸部扫描对比，探讨其在降低医务人员感染风险的同时，保证CT图像质量，进行精准定位，减少患者X线受辐射剂量，发挥其在COVID-19患者检查及随访中的应用价值。

胸部CT作为确诊新冠肺炎最重要地手段之一[3-4]，患者接受治疗地同时须通过2～3次的CT检查判断病情变化。常规CT扫描医务人员频繁接触患者，增加感染几率；患者接受地辐射剂量也是须控制因素，主要是因为辐射剂量的累加与辐射相关性的肺癌有关[5]。AI自动定位CT能有效地减少医务人员与患者直接接触，降低了感染风险；AI自动定位扫描技术有效减少了患者接受地辐射剂量[6]；且又降低了人力成本；提高了检查效率。

1 材料与方法

1.1 一般材料

收集上海市公共卫生临床中心行胸部CT检查的确诊COVID-19患者174例。其中AI自动定位CT（联影uCT528 40层CT）及常规CT（日立SCENARIA 64层CT）扫描患者各87例。入组标准：① 患者检查中屏气良好，无显著呼吸及运动伪影；② 无显著影响图像质量的体外异物。排除标准：① 重症无法配合者；② 扫描野内有明显体外异物；③ 不配合憋气患者。

1.2 扫描技术

采用低剂量扫描计划[7]，运用了自己公司最新迭代算法KARL3D Lv5和Advance mode Lv4来降低剂量，同时保证图像质量，深吸气后屏气对COVID-19患者扫描，见表1。

表1 AI自动定位及常规CT扫描及图像重建参数

1.3 图像位置

分析观察两台CT检查的174名患者CT图像，记录其FOV中心位置及扫描范围准确性。中心位置是指图像FOV的x-y轴中心点，患者躯干中心与FOV中心点重叠认为中心位置准确；扫描范围指Z轴开始扫描至结束扫描的范围，扫描范围自胸腔入口至肺下界（肋膈角）认为准确，低于或高于1 cm以上认为不准确。

1.4 图像质量

评分采用双人盲法评价的方式，由两位医生使用5分法分别对图像质量评分。质量分级：5分，图像质量优秀，可用于诊断，非常满意；4分，图像质量良好，可用于诊断，满意；3分，图像质量有瑕疵，不影响诊断，一般；2分，图像质量较差，影响诊断，较不满意；1分，图像质量差，不能诊断，不满意。以图像质量最差层面评分为最终结果，取2名医师评分的均值。≥3分的图像认为符合为临床诊断，图像质量优良率指≥4分图像的所占比例。

1.5 辐射剂量

记录174名患者的胸部CT扫描的剂量长度乘积（Dose Length Product，DLP），并计算有效辐射剂量（Effective Dose，ED），ED=k×DLP，k为组织权重因子，胸部CT检查的k值为0.014 mSv/（mGy.cm）[8]。

1.6 统计学分析

采用Stata12.0统计分析软件，对所有数据进行分析。其中连续变量采用均数±标准差（±s）表示，计数资料采用百分比（%）表示。两组图像中心定位和扫描范围准确性采用检验；两位医生对图像质量评价结果的一致性采用χ2检验；两组患者ED比较采Fisher确切概率法分析；P＜0.01为差异有统计学意义。

2 结果

2.1 一般材料

AI自动定位及常规CT扫描患者各87例，其中前者男50例，女37例，年龄22～75（45.8±15.8）岁；后者男30例，女57例，年龄24～84（51.8±15.1）岁。

2.2 图像位置分析

两台CT图像中心定位准确性，见表2及图1；FOV准确性，见表3及图2。AI自动定位CT检查COVID-19患者图像位于中心位置准确率为100%（87/87），高于常规CT检查准确率87%（76/87），差异有统计学意义（P＜0.01）。AI自动定位CT的Z轴扫描范围准确性为100%（87/87），高于常规CT准确性88.5%（77/87），其中5例Z轴扫描范围高于肺下届，6例低于肺下届，差异有统计学意义（P＜0.01）。

2.3 图像质量

分析两名医生对AI自动定位CT及常规CT图像质量评价一致性，见表4；图像质量优良率，见表5。两名医生对图像质量评分的一致性率AI自动定位技术CT为97.7%（Kappa=0.84）；常规CT为96.6%（Kappa=0.71）；两名医生对图像质量评分均≥3分，图像质量优良率均为100%，两组CT图像质量都满足临床诊断需求且具有较高地一致性。

表2 AI自动定位与常规CT图像中心位置准确性对比[n(%)]

图1 COVID-19患者胸部CT图像中心位置准确性

表3 AI自动定位与常规CT的Z轴扫描范围准确性对比[n (%)]

图2 COVID-19患者胸部CT扫描Z轴扫描范围准确性

2.4 图像质量

分析两名医生对AI自动定位CT及常规CT图像质量评价一致性，见表4；图像质量优良率，见表5。两名医生对图像质量评分的一致性率AI自动定位技术CT为97.7%（Kappa=0.84）；常规CT为96.6%（Kappa=0.71）；两名医生对图像质量评分均≥3分，图像质量优良率均为100%，两组CT图像质量都满足临床诊断需求且具有较高地一致性。

表4 两名医生对AI自动定位与常规CT图像质量评价的一致性

2.5 X线受辐射剂量比较

AI自动定位CT检查患者DLP为（130.8± 23.4）mGy.cm，ED为（1.83±0.33）mSv，均低于常规CT检查DLP为（167.8±30.8）mGy.cm，ED为（2.35±0.43）mSv，差异有统计学意义（P＜0.01）。

表5 两名医生对AI自动定位与常规CT图像质量评价结果

3 讨论

3.1 AI自动定位技术特点

AI在医疗行业的运用方兴未艾，已在影像诊疗、影像技术方面涌现了诸多智能辅助软件，可以更好地为医疗单位、患者、影像科提供有价值的服务[9-10]。AI自动定位技术（商品名：天眼）是联影医疗自主研发的涵盖从患者位置摆放、制定扫描计划、优化扫描参数，到后处理图像各环节完整的人工智能CT扫描平台。智能定位，精准识别：我们的研究提示AI自动定位CT胸部扫描定位FOV准确率和Z轴扫描范围准确率均优于常规CT（100%vs. 87%、88.5%），且差异具有统计学意义。AI自动定位技术通过图像采集与识别系统，对患者进行人脸识别，进而确定患者整个身体的位置，完成智能定位[11]；采集系统具备环境感知能力，不仅可以识别静止不动的患者、戴口罩的患者，还可以动态跟踪识别移动的患者[11-12]；无需人为调整检查床位置，智能检查摆位，精准移床：可以根据患者不同扫描体位自动调整检查床的高度、进床深度等。

3.2 AI自动定位技术优势

本研究提示配备AI自动定位技术的CT获得的图像FOV中心位置、Z轴扫描范围均比常规CT精确，有效节省CT扫描时间。与常规CT相比，AI定位CT的胸部图像质量优良率均达到100%，且一致性（Kappa=0.84）优于前者（Kappa=0.71），可以满足临床诊断需要。在患者X线受辐射剂量方面，尽管两者均采用相似的大螺距低剂量扫描计划，如管电压均为120 kV及自动管电流技术，且最大/最小毫安均为150～400 mA[13]、中等的迭代算法等[14]，保证了两台CT扫描参数的一致性。但我们的研究发现配备AI自动定位CT仍低于常规CT [（1.83±0.33) mSvvs. (2.35±0.43)mSv]并平均降低了约22.1%的受辐射剂量。究其原因，可能是CT图像FOV中心位置及Z轴扫描范围不准确增加了患者不必要的X线受辐射剂量。所以，我们的研究认为运用AI自动定位技术CT可很好地兼顾医院感染控制要求和“尽量低辐射剂量”保护患者的放射学检查质量控制要求[15]。

3.3 AI自动定位技术的社会应用价值

大型综合医院在确诊COVID-19患者收治期间，为了有效减低放射技师感染风险，由一名放射技师按照II级防护要求负责在操作间操作常规CT，另外一名隔离病房或发热门诊护士按照III级防护标准陪同患者进入CT机房并负责操作检查床进行患者定位，放射技师不进入CT机房[16-17]。本院至2月19日累计收治333名患者，COVID-19患者平均住院2周，期间平均进行5次CT检查，运用AI自动定位技术，至少减少≥1600次医务人员接触患者机会；按全国确诊COVID-19感染人数[18]估算，至少减少约37万次医务人员接触患者机会，可以推测采用该技术可能显著降低医务人员感染风险。此技术还能有效减少检查时间，大大提升通过率，改观了患者的检查时间体验，同时为医院降低了人力上的成本。

3.4 本研究的局限性

本研究属于回顾性临床研究，受医学伦理限制，不能对同患者同时行两台CT对照扫描，患者身高、体重的不同也会导致X线受辐射剂量的差异，可能对两者辐射剂量统计结果产生选择性偏移。在疫情期间因降低医务人员感染风险需要，在实际工作中，由按照Ⅲ级防护标准防护的隔离病房或发热门诊护士人工操作设备摆放患者体位。虽然负责常规CT扫描的放射技师已培训护理人员，但其为非放射技术专业人士且排班不固定在CT室，精准定位难，造成CT扫描时患者定位准确性降低，对定位精确性及受辐射剂量结果产生选择性偏移。由于本文研究对象是新冠患者的肺部CT扫描，其他部位扫描是否也能智能地控制剂量及扫描范围还有待研究。

4 结论

AI自动定位技术在满足COVID-19患者CT图像质量的情况下，可自动升降检查床并定位，明显简化了CT操作全流程，隔绝放射技师接触患者，有效降低医务工作者感染风险并有效降低患者X线受辐射剂量。普及推广此技术后，可以提升放射科检查效率，同时降低医院人力成本。