摘要
目前,我国临床主要依据X射线或数字化摄影(DR)胸片表现,根据肺区分布与小阴影密集度、大阴影与胸膜斑,通过人工比较标准片来诊断尘肺病[1]。人工判读胸片存在准确性不高、稳定性差等诸多问题[2],因此,计算机辅助诊断备受关注[3]。近年来,深度学习技术因比传统图像处理算法更能提取到影像细微特征,为自动化诊断提供了技术支持.
出处
《中国工业医学杂志》
CAS
2021年第6期564-566,F0003,共4页
Chinese Journal of Industrial Medicine
基金
重庆市科卫联合医学科研项目——《基于深度学习的尘肺病筛查智能辅助诊断方法研究》(2019QNXM024)
重庆市自然科学基金面上项目——《卷积神经网络在尘肺病可解释分期诊断的研究与应用》(cstc2020jcy-msxmX1006)。
