肺结节^(18)F-FDG PET-CT数据采集与标注质量控制专家共识(2024版)  

Expert consensus on the rule and quality of pulmonary nodules acquisition and annotation based on 18F-FDG PET-CT (2024 Edition)

作　　者：中华医学会放射学分会 中华医学会核医学分会 吴宁 李思进[3] 刘士远 张泽伟 陶秀丽 Chinese Society of Radiology of Chinese Medical Association;Chinese Society of Nuclear Medicine of Chinese Medical Association;Wu Ning;Li Sijin;Liu Shiyuan(不详;Department of Nuclear Medicine(PET-CT Center),National Cancer Center,National Clinical Research Center for Cancer,Cancer Hospital,Chinese Academy of Medical Sciences and Peking Union Medical College,Beijing 100021,China;Department of Nuclear Medicine,First Hospital of Shanxi Medical University,Collaborative Innovation Center for Molecular Imaging of Precision Medicine,Taiyuan 030001,China;Department of Radiology,the Second Affiliated Hospital of Naval Medical University,Shanghai 200003,China)

机构地区：[1]不详 [2]国家癌症中心、国家肿瘤临床医学研究中心、中国医学科学院北京协和医学院肿瘤医院核医学科(PET-CT中心),北京100021 [3]山西医科大学第一医院核医学科、分子影像精准诊疗省部共建协同创新中心,太原030001 [4]海军军医大学第二附属医院放射诊断科,上海200003

出　　处：《中华放射学杂志》2024年第3期258-265,共8页Chinese Journal of Radiology

基　　金：上海市促进产业高质量发展专项(人工智能专题)(2023-GZL-RGZN-01014);科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(2020AAA0109500);上海市科学技术委员会科研计划项目(19411951300)。

摘　　要：^(18)F-FDG PET-CT对肺结节检出、诊断及肺癌的疗效评价和预后评估具有灵敏度高、特异度强、定量精准等特点,其临床价值已得到国内外认可。随着影像组学与人工智能技术应用于^(18)F-氟脱氧葡萄糖(FDG)PET-CT领域的逐渐开展,数据标注和质量控制对深度学习模型准确性和鲁棒性起着重要作用。该共识旨在为肺结节^(18)F-FDG PET-CT的数据采集、标注以及质量控制提出初步指导意见,以促进肺结节^(18)F-FDG PET-CT数据集标准化,为人工智能算法和产品研发、调优、验证等提供重要依据,推动细分领域产品的快速发展。

关 键 词：肺肿瘤 氟脱氧葡萄糖F18 正电子发射断层显像术 体层摄影术 X线计算机 标注 质量控制 

分 类 号：R734.2[医药卫生—肿瘤]