人工智能在肺部疾病影像诊断中的应用现状及前景

• 作者: 于德新 崔嘉 王春雷 阎庆虎
• 来源期刊: 中国中西医结合影像学杂志
• 关键词: 人工智能 影像组学 深度学习 肺疾病
• 年，卷（期）: 2020,（3）
• 所属期刊栏目: 智能影像学
• 页码范围: 232-234,238
• 页数: 4页
• 字数: 3733字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-0512.2020.03.004

摘要

肺部疾病种类较多、影像表现各异且有较多重叠,不易诊断.仅凭肉眼从大量图像中筛检微小病变,常导致漏诊.人工智能利用其图像识别及深度学习功能,可从图像中快速提取出人眼无法识别的有价值信息,在肺部疾病的诊断特异性和敏感性方面具有独特优势.随着肺部疾病影像数据各种模型的建立,其在肺部疾病影像诊断、筛查等方面的作用日益突出,可显著提高诊断准确性.现就人工智能技术的产生、发展,以及在肺部疾病影像诊断中的应用现状、前景和面临的问题进行综述.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于德新	山东大学齐鲁医院放射科	87	455	12.0	16.0
2	阎庆虎	山东大学临床医学院	2	0	0.0	0.0
6	崔嘉	山东省胸科医院影像科	4	1	1.0	1.0
7	王春雷	山东省潍坊市人民医院急诊科	5	1	1.0	1.0