針對低劑量CT肺癌篩查的圖像增強和分析工具所帶來的好處，胸部放射科醫師各持己見。一些人認為高級可視化軟件能夠節省時間，可以自動定位和測量疑似結節，判定其惡性的可能性，簡化了篩查過程。另一些人則認為上述軟件不具備“即插即用”的特征，雖然某些系統可能正在著手解決這一問題，但還是無法將該軟件納入標準化工作流程和PACS中。
一些人質疑自動化軟件的測量精度以及CAD（計算機輔助設計）用于篩查肺癌的成本效益。另一些人則認為肺部CAD能夠提高效率，減少癌癥漏診情況的發生。他們不但不會拒絕使用CAD，反而會將其推薦給每一位進行CT肺部篩查的放射科醫師。即便存在分歧，但人們在一點上達成了共識，那就是問題的根源在于缺乏針對低劑量CT肺部篩查的償付。各大保險公司都未將CT肺部篩查納入承保范圍，而供應商更不可能為這個高級可視化軟件和用于輔助說明的CAD軟件買單。
最近美國參議院出臺了一項《2011年降低肺癌死亡率法案》，使得情況有所好轉。該法案主要針對肺癌篩查，并有意為一項肺癌檢測計劃提供資金。該計劃旨在為低收入、無醫保和未得到充分服務的人群（這些人通常是肺癌高發人群）提供早期檢測服務。
潛在的“變革者”
然而，隨著美國全國性肺篩查試驗（NLST）最終結果的公布，情況可能將于今年夏天發生轉變。這項多中心的隨機對照試驗于2002年啟動，旨在測量低劑量CT篩查對肺癌死亡率的影響，并與胸部X光片的影響進行比較。最后的出版物將補充說明 2010年11月的初步調查結果。據了解，每年進行三次以上CT篩查的患者與進行胸部攝片的患者相比，前者的肺癌死亡率減少了20%。醫學博士Ella Kazerooni是密歇根大學心胸成像的負責人和NSLT區域首席研究員，他表示，雖然這一結果可能會對一些付款者產生影響，但由于備受期待的試驗成本效益的分析結果將于明年發布，因而大多數保險公司暫未下定論。
對可視化工具的良好適用性
CT肺部篩查具有復雜性和低特異性，從而為高級可視化應用提供了諸多機會。 Kazerooni透露，利用CT篩查檢測出的大部分肺結節的直徑都小于1cm，能提供關于惡性可能性的部分其他信息。大多數結節實際上并不會發生癌變，而那些惡性結節則會隨著時間的推移而強勢生長，最后凸顯出來。“這一情況會促使患者連續多年去接受多項CT檢查，以判斷結節是否正在生長，”她表示。
Henry Krebs是亞特蘭大圣約瑟夫醫院的放射科醫師，這位醫學博士稱，可視化軟件的功能不僅限于初步測量疑似病變的位置和大小，人們可以將它們編號、連接和儲存，從而在每次掃描時進行快速檢索和自動比較測量。Krebs將西門子醫療保健syngo.via工作站與肺部CAD和結節分割工具配合使用，認為結節測量自動化節省了他四分之一的閱讀時間。“在進行直接并排比較和提供結節生長的準確數據方面，該軟件為我們節省了大量時間，”他說。
為提高精確度，Krebs已從5mm軸位片的例行閱讀轉至1mm具有重疊部分的薄片。該重疊部分由工作站的3D改造引擎和“薄客戶機”服務器進行處理。據其所述，TeraRecon Intuition平臺可能會使用類似的場景進行說明。薄客戶機特有兩套軟件，使它能一邊對薄客戶機軟件進行特定研究，一邊研究PACS工作站。“我們堅信薄客戶機是解決問題的唯一方法，”他強調。實際上，Krebs及其同仁仍未將肺部CAD軟件用于所有的CT篩查，原因在于PACS界面處理起來還比較麻煩。無法將肺部CAD與PACS進行整合成為了Kazerooni的另一大困擾。“我可以讓五位放射科醫師在某一天同時讀取胸部CT，他們卻無法同時使用這個未整合的設備，”她說。
為解決上述問題，Kazerooni所在部門購買了高級可視化軟件，其中包括由Vital Image公司Vitrea工作站提供的ImageChecker CT肺部CAD軟件。整個程序包將被嵌入醫療中心的PACS系統中。
依賴MIP成像
紐約州布法羅Roswell Park癌癥研究所的放射科專家分析的薄片厚度從5mm變成0.25mm，用于再造檢查，同時采用64片CT進行肺部篩查研究。完整的軸面圖像組可以在GE公司的Advantage Workstation上以影片模式顯示出來。
醫學博士Alan Litwin同時負責CT和超聲，他指出用于檢測和跟蹤疑似結節的工具大多已使用了十年以上。Litwin 和Peter Loud是負責身體成像的醫學博士，他們同樣依賴最大密度投影（MIP）成像。據證實，這一方法尤其適用于評估周圍性結節。他們正致力于研究縱膈結節的 CT灌注，并使用體積測量法評定不規則輪廓的結節。
在休斯頓MD Anderson癌癥中心，標準篩查協議需要獲取300-400片2.5mm的薄片，以確保肺部的覆蓋范圍。醫學博士和放射學專家Reginald Munden將再造的軸位片以影片的形式堆疊起來，并在Philips iSite工作站上顯示肺部、軟組織和骨骼窗口。電子卡尺可用于測量結節的大小。
Munden至今仍拒絕使用這些高級可視化工具，原因在于他需要從早已習慣的PACS系統移動到一個獨立的工作站，影響了工作效率。此外，如測量較大的肺部病變（在日常診斷中經常出現），這些工具的運行效果也不如人意。在他看來，肺部CAD還不足以成為第二個閱讀器。它無法檢測他們部門重點關注的毛玻璃影。雖然CAD可以檢測出Munden忽略掉的小結節，但它不善于捕捉大病變，尤其是位于血管附近的病變。然而，Munden一直希望能在高級可視化和CAD之間建立一種協同關系，這樣一來，人和機器的共事將提高檢測和臨床診斷的成功率。
向高風險的CT篩查的轉型以及對高級可視化工具的整合仍在進行中，且積極的進展似乎指日可待。