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多尺度残差可变形肺部CT图像配准算法
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作者 刘卫朋 李旭 +1 位作者 任子文 祁业东 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第10期135-145,共11页
肺部4维CT(4D-CT)图像因受到呼吸、心跳的影响而发生较大的形变,肺内的运动尺度可能大于算法用于优化过程的感兴趣结构(血管、气道等),这可能导致配准算法仅对齐了血管、气道等明显特征。针对肺实质轮廓配准后强度差异性较大的问题,文... 肺部4维CT(4D-CT)图像因受到呼吸、心跳的影响而发生较大的形变,肺内的运动尺度可能大于算法用于优化过程的感兴趣结构(血管、气道等),这可能导致配准算法仅对齐了血管、气道等明显特征。针对肺实质轮廓配准后强度差异性较大的问题,文中提出了以无监督端到端深度学习为基础的多尺度残差可变形肺部CT图像配准算法,使用编码器-解码器结构形式的多尺度深度残差网络作为形变向量场的生成模型,以增强特征表达能力,提高参数利用效率和网络收敛能力;通过多分辨率自注意力融合模块提高网络对多尺度信息的感知能力;设计包含特征校正提取模块的跳跃连接,以有选择地提取编码器输出的特征图,并在重新校准后供解码器学习对齐偏移。最后,在Dir-lab公共数据集上采用文中配准算法与传统算法、目前先进的无监督配准算法进行了比较实验。结果表明:所提出的配准算法在Dir-lab公共数据集上的目标配准误差可以达到1.44mm±1.24mm,优于传统算法和主流的无监督配准算法;在控制体素折叠率小于0.1%的情况下,估计密集变形向量场耗时小于2.00s,表明文中算法在对时间敏感的肺部研究中有巨大潜力。 展开更多
关键词 深度学习 肺部ct图像 图像配准 无监督学习
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基于特征融合的新冠病毒感染肺部CT图像分类
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作者 朱镕 潘伟 +3 位作者 史润发 胡国华 连顺 梅腱 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2024年第1期1-7,共7页
针对难以收集大量标注的高质量医学图像造成医学图像分类困难的问题,提出了一种基于迁移学习和特征融合的新冠病毒感染肺部CT图像分类方法,旨在提高图像分类的准确率与分类速度.通过预处理和数据增强技术滤除无用特征,采用注意力模块更... 针对难以收集大量标注的高质量医学图像造成医学图像分类困难的问题,提出了一种基于迁移学习和特征融合的新冠病毒感染肺部CT图像分类方法,旨在提高图像分类的准确率与分类速度.通过预处理和数据增强技术滤除无用特征,采用注意力模块更好地挖掘深层次的特征信息,同时运用一种二分类的焦点损失函数来解决数据集分布不平衡的问题.实验结果表明,所用方法的图像分类准确率可达97.79%,相比较单个模型,准确率分别上升了2.61%和1.81%,有效地提高了新冠病毒感染肺部CT图像分类准确率;同时该分类模型具有较好的泛化性能,为提高医学图像分类准确率提供有效支持. 展开更多
关键词 深度学习 迁移学习 特征融合 图像分类 肺部ct识别
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噪声指数联合深度学习图像重建对肺部CT图像质量和辐射剂量的影响
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作者 李鑫 徐龙 +3 位作者 贾永军 于楠 于勇 段海峰 《分子影像学杂志》 2024年第10期1091-1095,共5页
目的探讨深度学习图像重建(DLIR)在超低剂量肺部CT成像中的应用价值。方法选取2024年3~4月在陕西中医药大学附属医院行肺部CT平扫患者66例。所有患者均采用GE Revolution CT扫描,固定管电压100 kVp,第1次采用噪声指数(NI)=15的常规辐射... 目的探讨深度学习图像重建(DLIR)在超低剂量肺部CT成像中的应用价值。方法选取2024年3~4月在陕西中医药大学附属医院行肺部CT平扫患者66例。所有患者均采用GE Revolution CT扫描,固定管电压100 kVp,第1次采用噪声指数(NI)=15的常规辐射剂量扫描,滤波反投影算法重建图像;第2次采用NI=45的超低辐射剂量扫描,中、高等强度深度学习图像重建(DLIR-M、DLIR-H)进行对比。在3组重建图像上测量左上肺乏血供区域CT值与标准差值(SD),SD代表噪声,计算信噪比(SNR)。由2位放射科诊断医师采用5分法进行主观评价,比较3组客观数值和主观评分。结果NI=45组约减少93.7%辐射剂量;DLIR强度影响超低剂量条件下客观指标,DLIR-H较DLIR-M有更低的噪声,更高的SNR(P<0.05);2位医师对3组图像质量一致性评价好(Kappa值为0.952、0.846、0.903);对比3组图像质量评分、图像合格率及满意率,差异无统计学意义(P>0.05)。结论在减少93.7%辐射剂量条件下,DLIR能够获得与常规剂量接近的肺部图像,进一步减低了肺部疾病筛查的辐射剂量。 展开更多
关键词 超低剂量 肺部ct 深度学习 图像质量 辐射剂量
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基于人工智能的重型新型冠状病毒感染恢复期患者肺部CT影像变化分析
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作者 袁梦琪 董景辉 +9 位作者 张紫英 潘月飞 张宇洁 黄鑫 李元元 黄磊 徐哲 李永纲 王福生 石磊 《传染病信息》 2024年第5期385-393,共9页
目的新型冠状病毒感染(coronavirus disease 19,COVID-19)对全球健康产生了重大影响,尤其是部分恢复期患者存在长新冠综合征(long-coronavirus disease,Long-COVID)症状及肺部影像学异常,然而肺部CT影像的长期动态变化特征尚未完全明确... 目的新型冠状病毒感染(coronavirus disease 19,COVID-19)对全球健康产生了重大影响,尤其是部分恢复期患者存在长新冠综合征(long-coronavirus disease,Long-COVID)症状及肺部影像学异常,然而肺部CT影像的长期动态变化特征尚未完全明确。本研究通过人工智能(artificial intelligence,AI)定量技术,动态分析重症COVID-19患者在1年内的肺部CT影像变化特征,为Long-COVID的管理和治疗提供参考。方法纳入干细胞治疗COVID-19队列中对照组(接受安慰剂及标准治疗方案)的58例受试者,收集基线及第1、3、6、9、12个月共6个时间点的临床及影像资料,应用AI定量技术测量病灶的质量、体积及密度值,分析病变的位置、范围及成分比例等,描绘重症COVID-19患者1年内的肺部影像学演变特征。结果绝大部分患者双肺受累,少数为单侧受累。不同肺叶受累程度不一,右肺下叶感染最严重,感染区域体积及体积比最大,随时间恢复正常的患者最少。基于CT密度值亨氏单位划分病灶成分,磨玻璃影较为常见,实变体积占全肺体积的比例较低。随时间推移,感染区域整体表现为密度下降、体积及体积比缩小的趋势,尤其在0~6个月期间逐渐减小,6个月后轻微回升。至第12个月时,所有患者的肺部CT影像仍残留异常表现。结论本研究利用AI定量技术发现,重症COVID-19患者肺部病变在恢复期逐渐吸收,但1年后仍未完全恢复正常。建议开展更长时间的随访研究,以监测COVID-19患者的肺部病变转归及特征,这对研究患者远期预后及Long-COVID相关机制具有重要意义。 展开更多
关键词 新型冠状病毒感染 长新冠综合征 肺部ct 人工智能技术 长期随访
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单中心新型冠状病毒肺炎(COVID-19)前后期飞行人员肺部CT检查结果分析
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作者 沈会贺 徐迎阳 《临床医学进展》 2024年第4期2992-2996,共5页
目的:目前新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行已经结束,通过对比2020年1月至12月疫情前期和2023年1月至10月疫情后期飞行人员胸部CT检查结果,观察疫情对飞行人员胸部CT检查结果的影响。方法:回顾性收集了2020年1月至12月和2023年1月至10... 目的:目前新型冠状病毒肺炎(COVID-19)大流行已经结束,通过对比2020年1月至12月疫情前期和2023年1月至10月疫情后期飞行人员胸部CT检查结果,观察疫情对飞行人员胸部CT检查结果的影响。方法:回顾性收集了2020年1月至12月和2023年1月至10月在联勤保障部队大连康复疗养中心(以下简称“中心”)共927例男性飞行人员进行的肺部CT检查结果。其中将116例男性飞行人员在2020年1月至12月进行的肺部CT检查结果设为对照组,将810例男性飞行人员在2023年1月至10月进行的肺部CT检查结果设为研究组。根据医学影像学标准,将纳入分析的肺部CT检查结果分为未见明显异常、陈旧性病变、实质结节、玻璃样结节、肺大疱、肺气肿、炎性病变及其他8类,并统计分析了不同时期各种异常情况,并按20~29岁、30~39岁、40~49岁和50~59岁四个年龄组比较了两个时期不同年龄组飞行人员检查结果之间的差异。结论:在两组中,引起异常肺部CT检查结果排名前两位的都是实质结节和陈旧性变化;而在对照组中第三位异常是肺大疱,在研究组中则是肺气肿;与对照组相比,实质结节、陈旧性病变和肺大疱的检出率在研究组中的检出率有所下降;不同年龄组之间异常检查结果的检出率存在统计上的差异(P < 0.001)。 展开更多
关键词 新型冠状病毒肺炎(COVID-19) 飞行人员 肺部ct
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肺部CT对糖尿病合并肺结核患者早期诊断的价值研究
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作者 龚磊 《中文科技期刊数据库(引文版)医药卫生》 2024年第2期0020-0023,共4页
分析糖尿病患者合并肺结核患者采用多排螺旋CT检查,患者早期肺部影像表现,为该疾病的早诊早治选择优质的检查方法。方法 对连云港市第四人民医院,2018年1月至2022年10月收集的20例糖尿病合并肺结核患者的CT影像资料进行回顾性分析,并与... 分析糖尿病患者合并肺结核患者采用多排螺旋CT检查,患者早期肺部影像表现,为该疾病的早诊早治选择优质的检查方法。方法 对连云港市第四人民医院,2018年1月至2022年10月收集的20例糖尿病合并肺结核患者的CT影像资料进行回顾性分析,并与同期20例非糖尿病性肺结核患者的CT影像资料进行比对。前者为实验组,后者为对照组。结果 两组患者病灶左右肺叶的上野、锁骨下区、两肺尖及尖后段、下叶背段;实验组患者的肺病病灶累及肺下叶前内基底段、两叶以上比例、双肺受累比例均明显高于对照组;实验组肺部发生空洞、支气管散播病灶、大片融合病灶明显多于对照组。结论 糖尿病合并肺结核患者早期肺病病灶播散较为广泛,形态多样,在诊断中,采取肺部CT诊断能够很好的观察患者病灶,诊断准确率高,值得临床推广应用。 展开更多
关键词 肺部ct检查 糖尿病 肺结核 早期诊断
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自由呼吸状态与屏气状态行肺部CT检查肺结节在辐射剂量与图像质量影响的对比
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作者 吕枚桥 罗华林 黄静 《四川生理科学杂志》 2024年第10期2145-2147,共3页
目的:自由呼吸状态与屏气状态行肺部CT检查肺结节在辐射剂量与图像质量影响的对比。方法:选取2022年6月至2023年10月在我院需行肺部CT扫描的肺结节患者80例作为研究对象,按照简单随机分组法分为对照组(屏气状态行肺部CT检查,40例)和观察... 目的:自由呼吸状态与屏气状态行肺部CT检查肺结节在辐射剂量与图像质量影响的对比。方法:选取2022年6月至2023年10月在我院需行肺部CT扫描的肺结节患者80例作为研究对象,按照简单随机分组法分为对照组(屏气状态行肺部CT检查,40例)和观察组(自由呼吸状态行肺部CT检查,40例)。观察并比较两组患者有效辐射剂量(ED)、剂量长度乘积(DLP)、容积CT剂量指数(CTDI)、图像质量客观评价及主观评分。结果:两组患者DLP、CTDI经比较,无统计学差异(P>0.05),观察组ED低于对照组,具有统计学差异(P<0.05);观察组的SNR值、肺实质CT值高于对照组,具有统计学差异(P<0.05);观察组肺部图像主观评分均高于对照组,具有统计学差异(P<0.05);观察组中重度伪影发生率7.50%(3/40),低于对照组30.00%(12/40),具有统计学差异(χ2=6.646,P=0.010)。结论:肺结节患者在自由呼吸状态下行肺部CT检查在图像质量及扫描有效辐射量方面优于于屏气状态行肺部CT检查,因此,对肺结节患者行肺部CT检查时可采取自由呼吸提高检查效率。 展开更多
关键词 图像质量 辐射剂量 肺结节 肺部ct检查 屏气状态 自由呼吸状态
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基于ResNet的肺部CT影像识别的分析与实现
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作者 刘铭文 喻浩天 +1 位作者 常家斌 毛逸飞 《技术与市场》 2024年第6期51-55,59,共6页
随着医学影像技术的不断进步和深度学习算法的发展,利用深度学习进行医学影像分析已成为研究的热点之一。以肺部CT影像为对象,针对肺部疾病的自动诊断与分类问题,探索了基于深度学习中的ResNet(残差网络)技术的应用。通过构建一个基于Re... 随着医学影像技术的不断进步和深度学习算法的发展,利用深度学习进行医学影像分析已成为研究的热点之一。以肺部CT影像为对象,针对肺部疾病的自动诊断与分类问题,探索了基于深度学习中的ResNet(残差网络)技术的应用。通过构建一个基于ResNet的深度神经网络模型,结合大量的肺部CT影像数据,实现了对肺炎及肺结核的准确识别和分类。 展开更多
关键词 ResNet 深度学习 肺部ct影像 自动识别 疾病诊断
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肺部CT检查对肺部磨玻璃样小结节样良恶性的鉴别诊断价值
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作者 赵明伟 《四川生理科学杂志》 2024年第4期849-851,共3页
目的:探讨在肺部磨玻璃样小结节样良恶性鉴别诊断中应用肺部CT检查的临床价值。方法:以2022年2月-2023年2月本院收治的56例肺部磨玻璃样小结节患者为研究对象,并均开展肺部CT检查,以手术病理检查结果为金标准,比较肺部磨玻璃样小结节样... 目的:探讨在肺部磨玻璃样小结节样良恶性鉴别诊断中应用肺部CT检查的临床价值。方法:以2022年2月-2023年2月本院收治的56例肺部磨玻璃样小结节患者为研究对象,并均开展肺部CT检查,以手术病理检查结果为金标准,比较肺部磨玻璃样小结节样良、恶性患者肺部CT影像学征象之间的差异性,同时分析肺部CT检查的诊断结果及其诊断结果与手术病理检查结果之间的一致性,并探讨肺部CT检查的诊断效能。结果:手术病理确诊45例肺部磨玻璃样小结节患者中,恶性结节22例,良性结节34例;恶性结节患者肺部CT影像学征象中病灶形态不规则、病灶界面模糊、有分叶征、有毛刺征、有囊状透亮影、密度混合的占比均明显高于良性结节患者,P<0.05;肺部CT检查虽存在假阳性诊断及漏诊,但诊断准确性为82.14%,敏感性为95.45%,与手术病理检查结果比较,其检查一致性程度较高,Kappa=0.648,P<0.001。结论:肺部CT检查在肺部磨玻璃样小结节良恶性鉴别诊断中具有较高判定价值,可为临床诊疗提供较准确的指导依据。 展开更多
关键词 肺部ct检查 肺部磨玻璃样小结节样 良恶性诊断
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面向肺部CT影像的双3D-CNN结节诊断模型
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作者 李大湘 刘毅 刘颖 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期116-124,共9页
为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑... 为了捕获肺部CT影像中结节的三维不规则性并提高其诊断精度,本文设计了一种由筛到诊的双三维卷积神经网络(d3D-CNN)结节诊断模型.首先,构建了一个轻型3DCNN网络,且将它与全卷积运算相结合,利用卷积运算的高优化性,完成结节筛选并生成疑似区域;然后,利用空间-切片注意力机制自动学习疑似区域在空间和切片序列上的偏移量,设计可变形3D卷积模块,且将它与ResNet101相结合而构造成一个高精度3D-CNN结节诊断网络,用于对筛选出的疑似区域进行最终判决.对比实验结果表明,所提模型在误报率为1的情况下,召回率达到88.9%,有效地提高了肺结节良恶性诊断精度. 展开更多
关键词 肺部ct影像 肺结节诊断 可变形3D卷积 注意力机制
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新冠病毒Delta株感染患者中医证型与实验室指标及肺部CT表现相关性研究 被引量:2
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作者 龚晓红 李松伟 +3 位作者 崔应麟 李桓 黄琳 陈乾 《山东中医杂志》 2023年第6期583-591,共9页
目的:探讨新型冠状病毒(新冠病毒)Delta株感染患者的中医证型与实验室指标、肺部CT表现相关性。方法:收集新冠病毒Delta株感染患者的中医证型、实验室指标(血常规、生化、炎症指标、凝血四项)、肺部CT表现等资料,统计分析中医证型与实... 目的:探讨新型冠状病毒(新冠病毒)Delta株感染患者的中医证型与实验室指标、肺部CT表现相关性。方法:收集新冠病毒Delta株感染患者的中医证型、实验室指标(血常规、生化、炎症指标、凝血四项)、肺部CT表现等资料,统计分析中医证型与实验室指标以及肺部CT表现之间的关系。结果:共纳入177例患者,其中湿遏肺卫证40例(22.60%),湿阻肺胃(脾)证59例(33.30%),湿毒郁肺证72例(40.68%),气阴两虚证6例(3.39%)。气阴两虚证与其余证型比较,乳酸脱氢酶(LDH)、降钙素原(PCT)水平显著升高,Na+和血红蛋白(Hb)水平显著降低(P<0.01);湿毒郁肺证白蛋白(ALB)水平高于气阴两虚证(P<0.05);湿毒郁肺证、气阴两虚证白细胞介素-6(IL-6)水平高于湿遏肺卫证(P<0.05);湿毒郁肺证、气阴两虚证部分凝血酶原时间(APTT)高于湿阻肺胃(脾)证(P<0.05),湿毒郁肺证APTT水平高于湿遏肺卫证(P<0.05);气阴两虚证、湿阻肺胃(脾)证D-二聚体(D-D)水平高于湿遏肺卫证(P<0.05)。肺部CT方面,湿毒郁肺证肺部半定量评分和磨玻璃影患者所占比例均高于湿遏肺卫证(P<0.05)。Logistic回归分析结果显示,ALB异常是湿毒郁肺证的独立危险因素,ALB和Hb异常是气阴两虚证的危险因素。结论:新冠病毒感染患者中医证型与实验室指标、肺部CT表现之间存在一定关系,中医证型与相关检查联合,可为中西医结合诊治新冠病毒感染提供新的思路。 展开更多
关键词 新型冠状病毒 Delta株 中医证型 肺部ct 血红蛋白 白蛋白 湿毒郁肺证 气阴两虚证
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肺部CT与NLR、ALB联合预测老年COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人临床预后的价值 被引量:5
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作者 唐兰 于佳 梅凯 《实用老年医学》 CAS 2023年第2期164-167,共4页
目的探讨分析肺部CT与中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血清白蛋白(ALB)联合预测COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人临床预后的价值。方法选取2019年12月至2021年12月我院确诊的COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人108例,随... 目的探讨分析肺部CT与中性粒细胞与淋巴细胞比值(neutrophil to lymphocyte ratio,NLR)、血清白蛋白(ALB)联合预测COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人临床预后的价值。方法选取2019年12月至2021年12月我院确诊的COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人108例,随访3个月,根据预后情况将病人分为生存组(97例)和死亡组(11例)。2组均进行肺部CT检查并测定最大吸气末异常容积(Vcin)、最大呼气末异常容积(Cvex),同时检测并比较2组血清NLR、ALB水平;绘制ROC曲线,分析肺部CT联合NLR、ALB预测COPD合并Ⅱ型老年呼吸衰竭病人预后的价值。结果生存组APACHEⅡ评分、PaCO_(2)、Vcin、Cvex及NLR水平均显著低于死亡组(P<0.05),血清ALB水平显著高于死亡组(P<0.05)。ROC曲线结果显示,Vcin、Cvex预测COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人临床预后的AUC分别为0.69、0.65,敏感度和特异度分别为72.56%、66.74%和66.43%、62.59%;NLR、ALB预测的AUC分别为0.68、0.67,敏感度和特异度分别为64.58%、63.67%和61.37%、62.54%;Vcin、Cvex联合NLR、ALB预测的AUC为0.81,敏感度和特异度分别为85.42%、81.39%。结论肺部CT与NLR、ALB联合预测老年COPD合并Ⅱ型呼吸衰竭病人临床预后的敏感度和特异度均达80%以上,对病人预后的评估具有较高临床应用价值。 展开更多
关键词 肺部ct 中性粒细胞与淋巴细胞比值 白蛋白 慢性阻塞性肺疾病 Ⅱ型呼吸衰竭
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基于机器学习的COVID-19患者肺部CT图像识别 被引量:1
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作者 文星凯 钱奕杉 +1 位作者 刘文敏 杨智基 《科技创新与应用》 2023年第14期1-6,共6页
国家卫健委办公厅于2022年3月14日正式发布的《关于印发新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》中提出,CT影像学检查在临床前期筛查具有不可替代的作用。为提高临床的CT图像前期筛查效率,该文分别从可视化分析、预测表现和计算效率3个... 国家卫健委办公厅于2022年3月14日正式发布的《关于印发新型冠状病毒肺炎诊疗方案(试行第九版)》中提出,CT影像学检查在临床前期筛查具有不可替代的作用。为提高临床的CT图像前期筛查效率,该文分别从可视化分析、预测表现和计算效率3个统计测度,在不同的分辨率下利用逻辑回归、随机森林、支持向量机和Fisher线性判别及CNN、Inception网络、Residual网络和LassoNet对3616张患有COVID-19的患者和10192张健康人的肺部CT图像进行分类。实验结果表明,LassoNet具有特征选择的功能,可以直观得到影响CT图像分类的重要特征像素点,模型解释性更强;在图像分辨率为100×100时,Residual网络的分类精度最高为95.30%,AUC最高为0.937,分类时间处于平均水平,取得最佳表现。该实验结果可以进一步提高临床医学的诊断效率,为我国疫情防控常态下人体肺部CT图像的临床识别提供指导。 展开更多
关键词 深度学习 图像识别 LassoNet 统计测度 肺部ct
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基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台的设计与临床实践
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作者 刘红光 张行坤 +1 位作者 刘诚 李伟凯 《电子设计工程》 2023年第23期184-188,195,共6页
针对肺部疾病初筛实践中CT图像异常先验判读机制的效能性问题,设计了一种基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台并开展了临床实践验证。该平台使用CT扫描设备采集肺部CT图像,形成数据池;利用深度卷积神经网络对数据池训练集进... 针对肺部疾病初筛实践中CT图像异常先验判读机制的效能性问题,设计了一种基于深度卷积神经网络的异常肺部CT图像初筛平台并开展了临床实践验证。该平台使用CT扫描设备采集肺部CT图像,形成数据池;利用深度卷积神经网络对数据池训练集进行肺部异常特征学习,构建时间正序下的肺部CT图像异常特征全息感知机制;在Inception V3模型中结合Google Net网络结构,实现参数自动调整优化,达到对肺部疾病精准初筛的目的。使用青岛市中心医院临床肺部CT图像集进行实验,结果表明,该平台在肺部CT图像异常判读均值准确率达96.52%,肺部疾病初筛均值有效率达93.07%,可实现肺部疾病的初筛工作。 展开更多
关键词 肺部ct图像 异常自主判读 深度卷积网络 Google Net模型 疾病初筛
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基于深度学习的肺部CT影像智能辅助诊断研究
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作者 刘艺峰 罗亮 《电脑编程技巧与维护》 2023年第9期120-122,176,共4页
肺癌是一种常见的恶性肿瘤,其发病率和死亡率居于各种癌症前列,早期发现和诊断是提高肺癌患者生存率和生活质量的关键。肺部CT影像是目前肺癌筛查和诊断的主要手段,利用计算机技术和人工智能技术,开发了一种肺部CT影像智能辅助诊断系统... 肺癌是一种常见的恶性肿瘤,其发病率和死亡率居于各种癌症前列,早期发现和诊断是提高肺癌患者生存率和生活质量的关键。肺部CT影像是目前肺癌筛查和诊断的主要手段,利用计算机技术和人工智能技术,开发了一种肺部CT影像智能辅助诊断系统,包括肺结节检测、肺结节分割、肺结节分类3个部分,主要工作为:提出了一种基于U-net的肺结节分割模型实现肺结节候选区域的精确分割;提出了一种基于3D CNN的肺结节分类模型实现肺结节类型(良恶性)的自动分类;提出了一种基于CGAN的肺结节生成模型,实现肺结节样本的数据增强和假阳性过滤。该系统对肺部CT影像进行自动化、精准化、高效化的分析和处理,引入了注意力机制、特征金字塔网络、焦点损失函数、全连接条件随机场等有效的方法和技术,克服了传统方法中特征提取困难、分类效果不理想等问题,具有重要的理论意义和实际价值。 展开更多
关键词 肺癌 肺部ct影像 肺结节检测 肺结节分割 肺结节分类 深度学习
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基于对比学习的肺部CT图像阶段式自监督诊断模型
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作者 王栩飞 齐义文 +2 位作者 岑游彬 郭诗彤 李贺 《沈阳航空航天大学学报》 2023年第6期59-67,共9页
深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)模型因其高效的学习表征能力,被广泛应用于包括肺病等各类型疾病的辅助诊断。现有DCNN模型大都具有自监督性,对数据集的数量和质量要求较高。然而,医疗数据的隐私性和数据标... 深度卷积神经网络(deep convolutional neural networks,DCNN)模型因其高效的学习表征能力,被广泛应用于包括肺病等各类型疾病的辅助诊断。现有DCNN模型大都具有自监督性,对数据集的数量和质量要求较高。然而,医疗数据的隐私性和数据标注的成本极大限制了模型的性能和效力。对此,提出一种基于对比学习的阶段式自监督诊断模型。该模型对随机数据增强后的未标记肺部CT图像进行特征提取,且不需要过多对标注COVID-19数据集进行训练,有效解决了因标注数据集少而产生有监督模型训练困难的问题。同时,设计了4个消融实验来验证模型的性能。实验结果表明,提出的模型在新冠肺炎CT图像自监督诊断任务中有良好的表现。 展开更多
关键词 自监督学习 对比学习 数据增强 肺部ct图像 新型冠状病毒肺炎
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基于深度学习的肺部CT图像分割研究进展
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作者 夏文静 周腊珍 +1 位作者 许倩倩 李坊佐 《赣南医学院学报》 2023年第1期59-62,共4页
肺部CT图像分割是早期筛查和诊断肺部疾病的关键。传统的CT图像分割技术(如阈值法、聚类法和区域生长法)存在精确性差、效率低和鲁棒性差的问题。随着深度学习的发展,基于深度学习的模型在CT图像分割方面表现出卓越的能力。本文结合近... 肺部CT图像分割是早期筛查和诊断肺部疾病的关键。传统的CT图像分割技术(如阈值法、聚类法和区域生长法)存在精确性差、效率低和鲁棒性差的问题。随着深度学习的发展,基于深度学习的模型在CT图像分割方面表现出卓越的能力。本文结合近年来国内外研究文献,对深度学习的算法发展及其在肺部CT图像分割中的应用进行综述。文献复习结果表明,采用图像分割评价指标Dice相似系数(Dice similarity coefficient,DSC)对算法性能进行评估,肺部CT图像分割深度学习算法的DSC均大于0.9。这些结果表明深度学习能实现精确、高效和鲁棒性的肺部CT图像分割。同时,未来需要对医学图像的复杂性,深度学习数据集的大小、隐私性、网络架构设计和模型可解释性等难题进一步深入研究。 展开更多
关键词 肺部ct图像 图像分割 深度学习
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肺部CTA多期血管融合在肺部占位病变鉴别诊断中的应用
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作者 杨冬梅 《西藏医药》 2023年第1期33-35,共3页
目的探讨肺部CT血管造影检查(CTA)和多期血管图像融合技术在肺部占位病变鉴别诊断中的应用。方法回顾性分析2020年7月~2022年6月于本院行手术治疗的肺部占位病变患者97例,所有患者均行多排螺旋肺部CT平扫与静脉期及动脉期增强扫描。将... 目的探讨肺部CT血管造影检查(CTA)和多期血管图像融合技术在肺部占位病变鉴别诊断中的应用。方法回顾性分析2020年7月~2022年6月于本院行手术治疗的肺部占位病变患者97例,所有患者均行多排螺旋肺部CT平扫与静脉期及动脉期增强扫描。将静脉期与动脉期血管进行三维重建,并对图像进行融合。以术后病理学检查结果为“金标准”,比较肺部CTA动脉期图像重建与肺部CTA联合多期血管图像融合技术对肺部占位性病变良恶性的准确性差异。结果经术后病理学检查97例患者中良性病变28例(28.87%),恶性病变69例(71.13%);CTA动脉期检查诊断肺部占位病变的准确度为89.69%(87/97),Kappa值为0.759,CTA多期图像融合检查诊断肺部占位病变的准确度为97.94%(95/97),Kappa值为0.951,准确度明显高于CTA动脉期检查(χ^(2)=5.685,P=0.017)。结论肺部CTA和多期血管图像融合技术能直观显示肺部占位病变血管组成,并有效鉴别良恶性病变。 展开更多
关键词 肺部ct血管造影 血管三维重建 多期血管图像融合 肺部占位病变
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人工智能辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌的应用价值
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作者 张磊 《影像研究与医学应用》 2023年第23期104-106,共3页
目的:探讨人工智能(AI)辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌中的应用价值。方法:选取2021年1月—2023年1月在烟台市烟台山医院经低剂量肺部CT扫描筛查的肺部结节患者80例(106个结节)为研究对象,以胸腔镜病理结果作为早期肺原位... 目的:探讨人工智能(AI)辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌中的应用价值。方法:选取2021年1月—2023年1月在烟台市烟台山医院经低剂量肺部CT扫描筛查的肺部结节患者80例(106个结节)为研究对象,以胸腔镜病理结果作为早期肺原位癌诊断“金标准”,分析基于AI辅助诊断系统对肺原位癌诊断的应用价值。结果:以胸腔镜病理结果为金标准,AI辅助诊断CT扫描诊断肺原位癌的灵敏度、特异度、阴性预测值、准确率分别为95.59%、94.74%、92.31%、95.28%,均高于专业医师CT扫描的79.41%、78.95%、68.18%、79.25%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描诊断肺原位癌的阳性预测值为97.01%,专业医师CT扫描为87.10%,差异无统计学意义(P>0.05)。AI辅助诊断CT扫描对直径<5 mm、5~10 mm的肺原位癌病灶检出率分别为81.82%、97.14%,均高于专业医师CT扫描的36.36%、80.00%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描、专业医师CT扫描对直径>10 mm肺结节的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。AI辅助诊断CT扫描对实性、磨玻璃肺原位癌病灶检出率分别为94.44%、96.55%,均高于专业医师CT扫描的66.67%、79.31%,差异有统计学意义(P<0.05);AI辅助诊断CT扫描、专业医师CT扫描对部分实性肺原位癌病灶的检出率比较,差异无统计学意义(P>0.05)。结论:AI辅助诊断系统在低剂量肺部CT扫描筛查肺原位癌中具有较高的诊断效能,可作为临床医师早期筛查肺原位癌的有效手段。 展开更多
关键词 肺原位癌 低剂量肺部ct扫描 人工智能辅助诊断系统
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