CT联合人工智能在肺磨玻璃结节诊断中的研究进展  

作　　者：张宇[1] 马红霞[1] 

机构地区：[1]新疆医科大学第四临床中医医院肺病一科,新疆830000

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2022年第4期179-181,共3页

摘　　要：疾病是一个连续发展的过程,如果能在临床症状发病前发现疾病的倾向并及时给予干预或治疗,可以极大减少疾病的发生率,同时减少疾病对社会资源的浪费,而根据以往全球癌症统计报告的研究,全球肺癌的发病率及死亡率一度稳居榜首[1],如果能够及时发现肺癌的发病倾向,可以极大程度的给患者及社会带来益处。在肺癌常规体检中最常见的是计算机断层扫描(computed tomography,CT)技术的应用,肺癌在CT上的早期表现大多为磨玻璃结节(gound-glass nodules,GGN)。近几年,随着影像采集技术及数据后处理分析方式及技术的更新迭代,人工智能(artificial intelligence,AI)以其省事、简便、高效的优势在临床辅助诊断中发挥着重要作用。本文将对基于CT影像的人工智能在肺磨玻璃结节的辅助诊断中的应用研究进展进行综述。

关 键 词：CT 人工智能 (AI) 磨玻璃结节(GGN) 

分 类 号：R563[医药卫生—呼吸系统]