换一批摘要肺结节的早期检测和诊断在肺癌筛查和预防中至关重要.传统的肺部CT技术具有高分辨率、非侵入性和快速等优点,已广泛应用于肺结节的初步检测,但其在鉴别不确定性肺结节(IPNs)方面仍存在一定局限性.肺部活检虽然被视为诊断的金标准,但由于其侵入性、可能的并发症以及较长的诊断时间限制了其广泛应用.随着人工智能(AI)技术的发展,特别是深度学习在医学影像分析中的应用,AI在CT影像中肺结节检测和分类的研究取得了显著进展.本文分析了AI技术在结节识别、特征提取、分类模型训练及性能评估等方面的应用;讨论了卷积神经网络、支持向量机等算法在提高诊断准确性和效率方面的优势,以及现有研究面临的数据质量、模型泛化性和可解释性等方面的挑战;探讨了多模态数据融合、个性化诊断系统和实时诊断支持系统等未来研究方向,旨在为该领域研究人员提供全面的研究现状和未来发展建议,以推动AI在IPNs CT诊断中的应用和发展.
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关键词
计算机断层扫描人工智能肺结节卷积神经网络支持向量机Computed tomographyArtificial intelligencePulmonary noduleConvolutional neural networkSupport vector machine
分类号
R445.3（诊断学）
栏目名称
DOI
10.20267/j.issn.2096-3807.2025.08.002
发布时间
2025-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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