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深度学习模型在肺磨玻璃结节评估中的研究进展

Progress of deep learning model in assessment of pulmonary ground-glass nodules

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与传统影像学相比,深度学习模型可以定量描述影像的深层次特征信息,在肺磨玻璃结节(GGN)研究中显示出重要的应用价值,对于早期肺腺癌诊断有巨大潜力,本文对深度学习模型在肺GGN中的研究进展进行综述.
Compared with traditional imaging,deep learning models can quantitatively describe the deep level feature information of images and have shown important application value in pulmonary ground-glass nodules(GGN)research.They have great potential for early diagnosis of lung adenocarcinoma.This article reviews the research progress of deep learning models in pulmonary GGN.

Pulmonary ground glass nodulesDeep learningArtificial intelligence

杨淑芯、赵凯迪、兰彩云、李新宇、丁明旭、刘小漫、曹新山

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滨州医学院医学影像学院 山东 烟台 264000

滨州医学院附属医院放射科 山东 滨州 256603

肺磨玻璃结节 深度学习 人工智能

国家级大学生创新创业训练计划项目

202310440230

2024

影像研究与医学应用

影像研究与医学应用

ISSN:
年,卷(期):2024.8(12)