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人工智能在肺结节诊断中的应用及展望

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摘要摘要在我国，肺癌具有明显的发病率高、病死率高、5年存活率低的特点。肺癌的早期诊断及治疗对于提高肺癌患者的生存率具有极其重要的意义。低剂量CT检查是目前早期肺癌首选的筛查手段，人工智能辅助诊断肺结节性质具有提高诊断敏感度、特异度及临床医师工作效率的优势。本文就目前人工智能的主要技术及其在肺结节早期诊断中的应用作一综述。

DOI 6jreo99q45/4929163

作者徐涛常欢崔宁刘瑶琦高靖辛颖郝晟瑜程兆忠于文成白春学

机构地区青岛大学附属医院呼吸与危重症医学科　266000,青岛大学医学部医学影像系　266071,青岛大学医学部临床医学系　266071,青岛大学附属医院内分泌与代谢性疾病科　266000,复旦大学上海医学院　200032,复旦大学附属中山医院　上海市呼吸病研究所　上海呼吸临床质量控制中心　200032

出处《国际呼吸杂志》 2020年21期

关键词人工智能肺结节深度学习影像组学

分类 [医药卫生][]

出版日期 2020年11月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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国际呼吸杂志

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