深度学习在胸部CT肺结节诊断中的应用进展

摘要：

肺癌的病死率在全球范围内居恶性肿瘤之首。防治肺癌的关键是早发现和早诊断恶性肺结节，因此开发一种有效的早期诊断筛查方法是肺癌诊治长期以来的目标。CT筛查的普及可降低肺癌病死率，但同时对影像诊断在工作量、敏感性、准确性方面也带来了新挑战。近年来，人工智能在肺结节评估方面取得了显著进展，其中深度学习是一种正在快速发展的技术，被认为是医学图像分析领域检测、表征和评估病变的有利工具。本文综述了近年来深度学习在CT扫描肺结节检出和诊断方面的进展，同时概述了一些局限性和挑战性，以期提高临床医师在深度学习辅助诊断肺结节中的认识。

关键词：肺肿瘤、肺结节、深度学习、计算机断层扫描

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资助基金：2019年济宁市重点研发计划2019SMNS011;Jining Key Research and Development Program in 20192019SMNS011

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1835-1840