使用人工智能技术进行肺部CT纹理分析 ——应用、局限性与临床潜力的综合分析

孙 雨1, 贾 志轩2, 刘 佳3, 谢 紫慧3, 王文 丽*4
1、昆明医科大学;昆明医科大学第二附属医院
2、武汉大学
3、昆明医科大学
4、昆明医科大学第二附属医院

摘要


时下对于肺部疾病的诊断(如COVID-19和肺癌)常依赖放射成像(X射线、CT、MRI)。然而,初期影
像特征对非资深影像医师可能难以识别,导致诊断延误或重复检查,增加患者辐射暴露风险。因此,尽可能从有限
影像中提取疾病特征显得尤为重要。
  基于人工智能的CT纹理分析可以检测人眼难以察觉的特征,提供量化、客观的诊断评估。为全面了解肺部病变
纹理分析现状,本综述总结了相关研究,重点探讨两大研究流程:基于模型的方法(如深度学习)和基于定量分析
的方法。此外,本文分析了这些技术的应用现状及局限性,提出人工智能在辅助诊断中的主要挑战,以期帮助患者
尽早确诊、减少重复检查,并为未来研究提供指导。

关键词


医学影像学;肺部感染;人工智能;机器学习;图像识别

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