基于医学影像技术的肺癌早期诊断与预测研究  

作　　者：任孟盼 

机构地区：[1]郑州澍青医学高等专科学校,河南郑州450064

出　　处：《中文科技期刊数据库（全文版）医药卫生》2024年第5期0188-0191,共4页

摘　　要：医学影像技术在肺癌早期诊断和预测领域具有重要的应用价值。本文旨在探讨基于医学影像技术的肺癌早期诊断和预测方法,为临床实践提供参考。本研究提出了一种基于医学影像技术的肺癌早期诊断与预测方法。该方法主要包括以下几个步骤:首先,从医学影像中提取特征。特征提取是一个关键的步骤,它可以将医学影像转化为可量化的特征向量。常用的特征提取方法包括形态学特征、纹理特征和密度特征等。然后,利用机器学习算法对提取的特征进行分类和预测。机器学习算法可以根据已有的肺癌样本进行训练,然后对新的影像进行分类和预测。实验结果显示,基于医学影像技术的肺癌早期诊断和预测方法具有较高的准确性和稳定性。在临床应用中,这些方法可以为医生提供辅助诊断和治疗决策,提高肺癌患者的生存率和生活质量。本文提出的方法为肺癌的早期诊断和预测提供了新的思路和手段,有助于提高肺癌防治水平。

关 键 词：医学影像 肺癌 早期诊断 预测方法 辅助诊断 

分 类 号：R33[医药卫生—人体生理学]