基于影像特征及人工智能软件定量特征预测部分实性肺结节良恶性.pdf
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中文摘要
基于影像特征及人工智能软件定量特征预测部分实性肺结节良
恶性
摘
目的：分析部分实性结节（Part-solidnodule，PSN）的计算机体层成
像（Computedtomography，CT）影像特征、人工智能（ArtificialIntelligence，
AI）软件定量特征对恶性PSN及经抗炎治疗无效而手术切除的
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基于人工智能的CT影像加权评分系统对肺结节良恶性鉴别的价值.pdf
浙江医学2024年第46卷第7期
●论著
基于人工智能的CT影像加权评
分系统对肺结节良恶性鉴别的
价值
李志平张永胜徐辉景陈文康书朝李焕国张育崔凤杨勇
【摘要】目的探讨基于人工智能（AI）的CT影像加权评分系统对肺结节良恶性鉴别的价值。方法回顾性分析
2021年1月至2022年9月在浙江中医药大学附属杭州市中医院经手术和病理证实的肺结节患者187例，共215个肺结节。术前
CT图像导入AI肺结节CT影像辅助诊断系统，由该系统自动识别，得到结节的相关量化参数：结节数量、部位、类型、平均直
径、体积，并提供每个肺结节的AI恶性概率数值。采用多因素logistic回归分析筛选良恶性肺结节鉴别诊断的
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基于人工智能的多模态影像组学特征挖掘及分析软件设计.docx
基于人工智能的多模态影像组学特征挖掘及分析软件设计
目录
一、内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2研究目的．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
二、文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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基于人工智能的甲黑线良恶性预测系统.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114431836 A
(43)申请公布日 2022.05.06
(21)申请号 202210370765.9
(22)申请日 2022.04.11
(71)申请人 中南大学湘雅医院
地址 41000
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基于Delta-CT影像组学预测肺结节良恶性中的诊断价值.docx
基于Delta-CT影像组学预测肺结节良恶性中的诊断价值
一、引言
肺结节是一种常见的肺部病变，其良恶性的判断对于患者的治疗和预后具有重要影响。随着医学影像技术的不断发展，Delta-CT影像组学在肺结节诊断中发挥着越来越重要的作用。本文旨在探讨基于Delta-CT影像组学预测肺结节良恶性的诊断价值，以期为临床诊断提供参考。
二、研究背景及意义
Delta-CT影像组学是一种基于医学影像数据的定量分析技术，可以通过提取影像特征，对病变进行客观、定量的评估。在肺结节的诊断中，Delta-CT影像组学可以通过分析结节的形态、边缘、内部结构等特征，为医生提供更准确的诊断依据。然而，肺结节的良恶性判断
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基于定量影像组学的肺肿瘤良恶性预测方法.pptx
基于定量影像组学的肺肿瘤良恶性预测方法汇报人：2024-01-14
引言定量影像组学基本原理与技术基于定量影像组学肺肿瘤良恶性预测模型构建实验结果与分析讨论与局限性分析结论与展望
引言01
123肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期准确诊断对改善患者预后具有重要意义。肺癌高发与危害影像组学是一种从医学图像中提取高通量特征的方法，可用于肺癌的早期诊断和预后评估。影像组学在肺癌诊断中的应用定量影像组学能够提取图像中的定量特征，提供更准确、客观的诊断依据，有助于提高肺癌的诊断准确率。定量影像组学的优势研究背景与意义
国内外研究现状及发展趋势国内外研究现状目前，国内外已有大量研究将影
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Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值研究.docx
Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值研究
一、引言
随着医疗技术的不断进步，肺结节的早期发现率逐渐提高，然而其良恶性的鉴别诊断仍是一个重要的临床挑战。Lung-RADS（LungRadiologyAssessmentandDataSystem）分类和人工智能技术的引入为肺结节的良恶性鉴别诊断提供了新的方法和思路。本文旨在探讨Lung-RADS分类与人工智能在肺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。
二、Lung-RADS分类概述
Lung-RADS分类是一种基于放射学特征的肺结节分类系统，旨在为医生提供一种标准化的评估工具，以帮助其判断肺结节的良恶性。该分类系统主要根据
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超声人工智能在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用研究.docx
超声人工智能在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用研究
一、引言
近年来，随着医学影像技术的快速发展和人工智能技术的崛起，超声技术在甲状腺结节的良恶性鉴别诊断中扮演着越来越重要的角色。传统的超声诊断主要依赖于医生的经验和技能，但人工诊断过程中难免存在主观性和误差。为了进一步提高诊断的准确性和效率，超声人工智能技术应运而生。本文旨在探讨超声人工智能在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用研究。
二、超声人工智能技术概述
超声人工智能技术是利用深度学习、机器学习等算法，对大量的超声图像数据进行学习和分析，从而实现对图像的自动识别和诊断。该技术能够快速、准确地分析甲状腺结节的形态、边界、内部结构等特征，为医生
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三维重建联合人工智能：革新肺结节良恶性诊断的临床探索.docx
三维重建联合人工智能：革新肺结节良恶性诊断的临床探索
一、引言
1.1研究背景与意义
肺癌是全球范围内最常见且致死率最高的恶性肿瘤之一，严重威胁着人类的生命健康。早期诊断对于改善肺癌患者的预后至关重要，而肺结节作为肺癌的重要早期表现形式，其准确诊断成为肺癌防治的关键环节。随着低剂量螺旋CT（Low-DoseComputedTomography，LDCT）筛查在肺癌早期诊断中的广泛应用，肺结节的检出率显著提高。然而，低剂量螺旋CT筛查发现的肺结节中，恶性率仅为10%-20%，在国家肺部筛查试验（NationalLungScreeningTrial，NLST）研究中，对于直
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超声影像特征在甲状腺结节良恶性鉴别中的价值探究.docx
超声影像特征在甲状腺结节良恶性鉴别中的价值探究
一、引言
1.1研究背景与意义
甲状腺结节是临床常见的甲状腺疾病，其发病率近年来呈显著上升趋势。相关数据显示，触诊发现一般人群甲状腺结节的患病率为3％-7％，而借助高清晰超声检查，甲状腺结节的患病率更是高达20％-70％。如此高的发病率，使得甲状腺结节成为了内分泌领域备受关注的问题。
在所有甲状腺结节中，良性结节占据多数，但仍有7%-15%的结节为恶性。准确鉴别甲状腺结节的良恶性，对于临床治疗方案的制定和患者的预后有着决定性的影响。良性结节一般不需要手术治疗，通过定期随访观察即可，这既能避免患者承受不必要的手术创伤和经
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实性孤立性肺结节ct特征分析及预测模型的建立.docx
PAGE9
实性孤立性肺结节CT特征分析及预测模型的建立
摘要:孤立性肺结节作为早期肺癌诊断的重要依据，其良恶性的准确判别可以提升无创诊断准确率，辅助医生诊断。本文在LIDC-IDRI数据集上对孤立性肺结节的提取与肺结节良恶性鉴别进行了研究。首先，利用均值迭代法与形态学方法实现了肺实质分割，随后将xml标注信息与CT图像一一对应，将结节按照恶性等级逐一提取。为克服VGGNet模型训练后期参数多，训练速度慢等问题，本文提出了将全连接层替换为全卷积层，并对卷积层进行降维的
VGGNet1模型，并在VGGNet1基础上将soft-max分类器替换为MEML，建立了VGGNet2模
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基于人工智能的有机组分显微识别定量方法.pdf
(19)国家知识产权局
(12)发明专利
(10)授权公告号 CN 112967270 B
(45)授权公告日 2022.07.15
(21)申请号 202110317044.7 G06T 7/11 (2017.01)
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循环染色体异常细胞联合人工智能影像辅助诊断在肺结节的相关性研究.pdf
摘要
背景：
肺癌是我国发病率和死亡率最高的恶性肿瘤，严重危害人民健康。因此提高肺癌的
早期诊断对于降低死亡率，延长患者生存期具有重要意义。研究表明采用低剂量计算机
断层扫描（low-dosecomputedtomography，LDCT）对肺癌高危人群进行筛查可使肺癌
20%
病死率下降大约。然而在改善肺癌患者生存率的同时，肺结节的检出率也大大增加，
随之而来的问题是如何有效鉴别肺结节的良恶性。
目前，随着科学技术的进步，人工智能(artifi
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ARFI技术在甲状腺实性结节良恶性鉴别诊断中的应用价值.doc
声辐射力触诊成像技术在甲状腺实性结节良恶性鉴别诊断中的应用价值
徐 芳 支芬燕 罗伟华 陈道芳 史登刚 姚 宏 郭 强
基金项目：上海市金山区科学技术委员会立项科研课题资助（2013-3-17）
作者单位：201599 上海，上海市第六人民医院金山分院超声医学科
通信作者：郭强，电子邮箱为qiangguo3303@163.com
【摘要】目的 探讨声辐射力触诊成像（ARFI）技术在甲状腺实性结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法 选取2012年9月—2013年12月在上海市第六人民医院金山分院行手术治疗的甲状腺实性结节患者58例共80个结节，经病理学检查证实甲状腺良性实性结节53个（
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基于人工智能的医疗影像智能诊断技术.pptx
医疗影像智能诊断技术的重要性医疗影像智能诊断技术是当前医疗行业的热点发展方向。该技术利用人工智能算法对医疗影像数据进行自动分析和诊断,可以提高诊断效率、降低误诊率,为医生提供决策支持,最终提升患者的医疗体验。随着医疗大数据的不断积累和人工智能技术的不断进步,医疗影像智能诊断将成为未来医疗服务的重要组成部分。魏a魏老师
人工智能在医疗影像诊断中的应用利用深度学习算法自动检测和识别医疗影像中的异常病灶,如肿瘤、感染、出血等。提高诊断效率和准确性。借助机器视觉技术对X光、CT、MRI等医疗影像数据进行智能分析,协助医生做出诊断决策。运用迁移学习和联合学习提升小样本医疗影像数据的诊断准确性,缓解数据不
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基于人工智能的医疗影像智能诊断实践.pptx
医疗影像智能诊断的重要性医疗影像智能诊断技术的发展为医疗行业带来了革新。人工智能可以快速精准地对医疗影像进行分析,帮助医生更快地做出判断和诊断,提高医疗效率和准确性。这一技术对于优化医疗资源配置、提高诊疗水平、缩短就诊时间和降低医疗费用都具有重要意义。魏a魏老师
人工智能在医疗影像诊断中的应用计算机视觉技术可以快速准确地检测和识别医疗影像中的异常特征,如肿瘤、梗塞等。深度学习算法可以根据大量历史病例数据训练出高精度的医疗影像分类模型,辅助医生诊断。自然语言处理技术可以将医疗报告转化为结构化数据,便于分析和比对。智能推荐系统可以根据患者病历和影像数据,给出相似病例的诊断建议。联合多模态数据分析,