人工智能技术对肺癌早期不同密度肺结节的诊断能力探究
发布时间:2023-04-24 22:51
目的:探究基于深度学习的人工智能技术对肺癌早期不同密度的肺结节检出和良恶性的鉴别应用价值。方法:收集病理证实的肺癌患者资料,回访病理确诊前在相同位置肺结节CT图像287例,根据密度分为3组,将图像导入肺结节人工智能计算机辅助筛查系统,分别用2检验比较各组结节的检出率、误诊率和漏诊率。结果:人工智能系统对三种不同类型的结节检出率和准确率均没有明显统计学差异。结论:人工智能系统对肺癌早期不同密度肺结节的检出效果和良恶性鉴别效果相同。
【文章页数】:2 页
【文章目录】:
1 资料与方法
1.1 病例资料
1.2 图像采集
1.3 肺结节检测
1.4 统计学处理
2 结果
3 讨论
本文编号:3800178
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1 资料与方法
1.1 病例资料
1.2 图像采集
1.3 肺结节检测
1.4 统计学处理
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