典型文献
能谱CT和人工智能在甲状腺癌诊断中的应用
文献摘要：
甲状腺能谱CT扫描可减少图像伪影,降低噪声,提高对比噪声比及信噪比,同时通过多参数定量分析病灶特征和组成成分等,使得甲状腺癌的CT诊断水平有了显著的提高.近年来,医疗人工智能发展迅猛,在CT图像纹理分析、影像学定量特征提取和深度学习中充分突显高敏感检出、高维信息挖掘及高通量计算能力.在能谱CT基础上,辅助人工智能分析将有望为甲状腺癌术前提供更丰富、更精准的特征信息,不仅为早期准确诊断甲状腺癌及其转移性淋巴结评估提供更多参考价值,更为有效辅助临床诊断和实现个体化预后预测提供可行之路.因此,本文对甲状腺癌的能谱CT诊断技术和人工智能的研究应用进行综述.
文献关键词：
甲状腺癌;计算机体层摄影术(CT);能谱CT;影像组学;人工智能
中图分类号：
作者姓名：
廖淑婷;于向荣
作者机构：
暨南大学附属珠海医院(珠海市人民医院)放射影像科 广东珠海519000
文献出处：
引用格式：
[1]廖淑婷;于向荣-.能谱CT和人工智能在甲状腺癌诊断中的应用)[J].实用医学杂志,2022(02):129-133
A类：
影像学定量特征
B类：
甲状腺癌诊断,图像伪影,低噪声,对比噪声比,多参数定量,组成成分,断水,医疗人工智能,人工智能发展,图像纹理分析,高维,信息挖掘,高通量计算,计算能力,助人,智能分析,甲状腺癌术,特征信息,转移性淋巴结,淋巴结评估,多参考,预后预测,诊断技术,研究应用,计算机体层摄影术,影像组学
AB值：
0.328914
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