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人工智能在肺部疾病影像诊断中的应用现状及前景

摘要肺部疾病种类较多、影像表现各异且有较多重叠,不易诊断.仅凭肉眼从大量图像中筛检微小病变,常导致漏诊.人工智能利用其图像识别及深度学习功能,可从图像中快速提取出人眼无法识别的有价值信息,在肺部疾病的诊断特异性和敏感性方面具有独特优势.随着肺部疾病影像数据各种模型的建立,其在肺部疾病影像诊断、筛查等方面的作用日益突出,可显著提高诊断准确性.现就人工智能技术的产生、发展,以及在肺部疾病影像诊断中的应用现状、前景和面临的问题进行综述.

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作者 阎庆虎 [1] 崔嘉 [2] 王春雷 [3] 于德新 [4] 学术成果认领
作者单位 山东大学临床医学院,山东 济南 250012;山东省胸科医院影像科,山东 济南 250013 [1] 山东省胸科医院影像科,山东 济南,250013 [2] 山东省潍坊市人民医院急诊科,山东 潍坊,261000 [3] 山东大学齐鲁医院放射科,山东 济南,250012 [4]
栏目名称
DOI 10.3969/j.issn.1672-0512.2020.03.004
发布时间 2020-06-10
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