典型文献
人工智能对肺磨玻璃结节参数及病理分析
文献摘要：
肺癌的患病率及病死率居首位[1]，逐年呈上升趋势[2]。早发现早治疗可提高生存率、降低病死率。早期肺癌常以磨玻璃结节(ground-glass nodule, GGN)形式表现出来，随着人工智能(artificial intelligence, AI)技术的飞速发展与临床工作中的运用，肺磨玻璃结节的检出率逐渐升高。根据文献报道的肺腺癌分类标准[3]，分为非典型腺瘤样增生(atypical adenomatous hyperplasia, AAH)、原位癌(adenocarcinoma in stiu, AIS)、微浸润腺癌(minimally invasive adenocarcinoma, MIA)及浸润性腺癌(invasive adenocarcinoma, IAC)。2021版WHO肺肿瘤新分类中[4]，将非典型腺瘤样增生(AAH)及原位腺癌(AIS)划分为前驱腺体病变(precursor glandular lesions，PGL)，将微浸润性腺癌及浸润性腺癌划分为腺癌组。本文对我院收治的173例经手术切除及病理证实的早期肺癌GGNs进行分析，报道如下。
文献关键词：
人工智能;磨玻璃结节;早期肺癌;组织病理
中图分类号：
作者姓名：
白奇之;杨柳青;葛晓东;张磊;郑景新
作者机构：
400037 重庆，陆军（第三）军医大学第二附属医院放射科;400037 重庆，陆军（第三）军医大学第二附属医院病理科
文献出处：
引用格式：
[1]白奇之;杨柳青;葛晓东;张磊;郑景新-.人工智能对肺磨玻璃结节参数及病理分析)[J].中华肺部疾病杂志（电子版）,2022(05):730-732
A类：
stiu
B类：
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AB值：
0.423989
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