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影像组学与人工智能在肺磨玻璃结节生长预测中的研究进展
1
作者
吴馨雨
华媚琦
+4 位作者
夏雨霏
万杉田
王晟涵
种浩宇
高晨
《中国医学计算机成像杂志》
北大核心
2025年第1期141-145,共5页
肺磨玻璃结节(GGN)的生长在一定程度上反映病灶的恶性潜能。既往研究将GGN的直径、体积、质量、质量倍增时间、体积倍增时间作为衡量结节生长的重要指标,但这些指标的获得均需要长期随访。近年来,随着影像组学和人工智能技术的快速发展...
肺磨玻璃结节(GGN)的生长在一定程度上反映病灶的恶性潜能。既往研究将GGN的直径、体积、质量、质量倍增时间、体积倍增时间作为衡量结节生长的重要指标,但这些指标的获得均需要长期随访。近年来,随着影像组学和人工智能技术的快速发展,有关两者在磨玻璃结节生长预测中的作用取得了一定研究进展。本文就GGN生长特征和影像组学及人工智能技术在GGN生长预测中的研究进展进行综述,旨在为GGN管理提供一定参考依据。
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关键词
影像组学
人工智能
深度学习
磨玻璃结节
生长
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题名
影像组学与人工智能在肺磨玻璃结节生长预测中的研究进展
1
作者
吴馨雨
华媚琦
夏雨霏
万杉田
王晟涵
种浩宇
高晨
机构
浙江中医药大学附属第一医院(浙江省中医院)
浙江中医药大学第一临床医学院
出处
《中国医学计算机成像杂志》
北大核心
2025年第1期141-145,共5页
基金
浙江省医药卫生科技计划项目(2024KY129)。
文摘
肺磨玻璃结节(GGN)的生长在一定程度上反映病灶的恶性潜能。既往研究将GGN的直径、体积、质量、质量倍增时间、体积倍增时间作为衡量结节生长的重要指标,但这些指标的获得均需要长期随访。近年来,随着影像组学和人工智能技术的快速发展,有关两者在磨玻璃结节生长预测中的作用取得了一定研究进展。本文就GGN生长特征和影像组学及人工智能技术在GGN生长预测中的研究进展进行综述,旨在为GGN管理提供一定参考依据。
关键词
影像组学
人工智能
深度学习
磨玻璃结节
生长
Keywords
Radiomics
Artificial intelligence
Deep learning
Ground glass nodules
Growth
分类号
R734.2 [医药卫生—肿瘤]
R730.44 [医药卫生—肿瘤]
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作者
出处
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1
影像组学与人工智能在肺磨玻璃结节生长预测中的研究进展
吴馨雨
华媚琦
夏雨霏
万杉田
王晟涵
种浩宇
高晨
《中国医学计算机成像杂志》
北大核心
2025
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