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题名CT影像组学在鉴别诊断良恶性肺结节中的应用进展
被引量：1
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作者
索一涵
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机构
浙江中医药大学第一临床医学院
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出处
《黑龙江科学》
2024年第10期127-128,132,共3页
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文摘
肺癌是全球死亡率最高的恶性肿瘤,严重危害人类健康。肺癌的早期检测是通过鉴别肺结节实现的。为了提高早期肺结节良恶性诊断的准确性与高效性,人们创造了基于大数据与医学影像学的医工结合产物—影像组学。影像组学作为新兴技术,应用各种算法,从CT、PET或MRI等医学影像图像中提取高通量的影像学特征并进行分析,构建预测模型。分析了影像组学的基本流程,综述了影像组学在良恶性肺结节鉴别、淋巴结转移状态预测等方面的发展。研究表明,影像组学在准确度、灵敏度、特异度、临床效益等方面均表现出很高的水平,说明其在良恶性肺结节鉴别中具有很大的应用潜力,发展前景广阔,未来可广泛应用于临床影像诊断中。
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关键词
CT
肺淋巴结转移状态
诺模图预测模型
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Keywords
CT
Pulmonary lymph node metastasis status
Nomogram prediction model
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分类号
R734.2
[医药卫生—肿瘤]
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