CT影像组学联合人工智能在肺结节临床诊疗中的研究进展  

作　　者：李沛洪 魏小栋 

机构地区：[1]湖北民族大学,湖北恩施445000 [2]湖北民族大学附属民大医院胸外科,湖北恩施445000

出　　处：《湖北民族大学学报(医学版)》2025年第1期92-97,共6页Journal of Hubei Minzu University(Medical Edition)

基　　金：恩施州科技局2022年科技计划重点项目(D20220077);湖北民族大学博士启动基金项目(MD2020B018)。

摘　　要：随着健康体检和肺癌筛查的人群增加,越来越多的肺结节被检出,肺结节性质的初步判定在诊断中尤为重要。肺结节常规诊断方法主要依靠CT影像,如位置、大小、形态等,此类方法阳性率较低,且与医师诊断水平及诊疗经验相关,存在较强的主观性。影像组学可以通过计算机提取到更多的客观的影像学特征,有助于对结节性质的鉴别。本文主要综述了影像组学的基本操作流程,且分析了CT影像组学联合人工智能在肺结节临床应用中的价值,包括其对肺结节良恶性、侵袭性的预测,及在基因突变、免疫分子表达及淋巴结转移等方面的应用。

关 键 词：CT 影像组学 人工智能 肺结节 肺癌 

分 类 号：R445[医药卫生—影像医学与核医学]