首页|基于大数据的肺癌合并COPD患者的临床特征

基于大数据的肺癌合并COPD患者的临床特征

扫码查看
原文链接
  • 国家科技期刊平台
  • NETL
  • NSTL
  • 万方数据
  • 维普
慢性阻塞性肺疾病(chronic obstructive pulmonary disease,COPD)和肺癌作为常见的呼吸系统疾病,共同的特点是高发病率及高病死率.而COPD与吸烟量也是肺癌发生的重要独立危险因素,两者既有部分不同的发病机制,也具有一些共同的发病机制.与非COPD患者相比,COPD患者罹患肺癌的概率可增加2～4倍.研究发现,COPD合并肺癌的风险增加与年龄较大、较低的体质量指数(body mass index,BMI)、更大的吸烟指数及胸部CT表现为肺气肿等因素有关.随着大数据及人工智能(artificial intelligence,AI)广泛应用于临床医学研究中,卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)作为AI的一种,因其学习能力优越而被用于量化分析COPD患者的胸部CT,它较CT视觉评分可以更有效地评估COPD.使用大数据建立COPD患者更精确的肺癌风险模型,可以降低早期肺癌的病死率.
Clinical characteristics of lung cancer patients with COPD based on big data

李梦琪、王琪、李恩成、吴雅楠

展开 >

大连医科大学研究生院,辽宁大连 116044

大连医科大学附属第二医院呼吸内科

东北大学医学与生物信息工程学院

肺癌 慢性阻塞性肺疾病 大数据 卷积神经网络

81972916

2021

10.16021/j.cnki.1007-8622.2021.05.005

西北国防医学杂志
兰州军区联勤部卫生部

西北国防医学杂志

影响因子：0.409
ISSN：1007-8622
年,卷(期)：2021.42(5)
  • 3
  • 5