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人工智能在间质性肺疾病评价中的应用进展
文献摘要：
间质性肺疾病涉及肺泡和间质炎症以及纤维化,是不同疾病类型的统称,多达200余种,在肺部疾病中具有较高的发病率和死亡率.因此,早期诊断及定量化评估是诊治间质性肺疾病的关键.人工智能技术因其强大的学习和分析能力,在医学影像中得到越来越多的应用.基于深度学习的人工智能技术可以通过自我学习,不断提高间质性肺疾病的诊断准确率,是实现计算机辅助诊断的重要方法.本文就以深度学习算法为中心的计算机辅助诊断技术在间质性肺疾病领域的应用研究现状进行总结.
文献关键词：
肺疾病;间质性;放射学;人工智能;深度学习;综述
中图分类号：
作者姓名：
孙海双;杨晓燕;刘敏;代华平;王辰
作者机构：
吉林大学第一医院呼吸与危重症医学科,吉林 长春 130021;中日友好医院呼吸与危重症医学科 国家呼吸医学中心 国家呼吸临床研究中心 中国医学科学院呼吸病学研究院,北京 100029;中国医学科学院 北京协和医学院,北京 100730;首都医科大学,北京 100069;中日友好医院放射诊断科,北京 100029
文献出处：
引用格式：
[1]孙海双;杨晓燕;刘敏;代华平;王辰-.人工智能在间质性肺疾病评价中的应用进展)[J].中国医学影像学杂志,2022(05):509-513
A类：
B类：
间质性肺疾病,肺泡,疾病类型,统称,多达,余种,肺部疾病,发病率和死亡率,定量化评估,分析能力,医学影像,诊断准确率,深度学习算法,计算机辅助诊断技术,疾病领域,放射学
AB值：
0.247607
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