基于人工智能的CT影像组学在结核病诊断和治疗反应监测中应用的研究进展

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作者 朱庆东 赵春艳 +2 位作者 谢周华 宋树林 宋畅 《中国防痨杂志》 北大核心 2025年第8期1068-1076,共9页

近年来,影像组学模型通过融合临床特征与深度学习技术,可有效区分肺结核与肺癌、非结核分枝杆菌肺病及社区获得性肺炎等,在肺结核鉴别诊断中表现优异,显著优于传统影像评估,尤其可为诊断困难、样本获取受限的肺外结核(如肠结核、淋巴结... 近年来,影像组学模型通过融合临床特征与深度学习技术,可有效区分肺结核与肺癌、非结核分枝杆菌肺病及社区获得性肺炎等,在肺结核鉴别诊断中表现优异,显著优于传统影像评估,尤其可为诊断困难、样本获取受限的肺外结核(如肠结核、淋巴结结核)提供强有力的无创诊断工具。其构建的多模态融合模型不仅在鉴别肠结核与克罗恩病、淋巴结结核与淋巴瘤等方面展现出较高的精度,还在耐药结核病的预测及治疗反应的动态监测中显示出重要的潜力,在结核病诊疗中展现出广阔前景。但受限于数据集质量参差不齐、模型泛化能力有限、临床验证不足等问题,影像组学模型在结核病诊疗中仍面临着严峻挑战。本文通过深入分析文献发现,系统综述了人工智能(artificial intelligence,AI)驱动的计算机断层扫描(computed tomography,CT)影像组学技术在结核病(含肺结核及肺外结核)诊断及治疗反应监测中的最新研究进展与应用价值,聚焦于多模态融合技术与临床落地场景的创新分析,为指引未来的研究方向、进一步推动其在结核病诊疗中的应用与发展、助力结核病精准医疗和防控工作提供借鉴。 展开更多

关键词 人工智能 放射摄影影像解释 计算机辅助 结核 诊断 计算机辅助 综述文献(主题)

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基于机器学习算法的诊断模型对结核性胸腔积液的应用价值

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作者 焦家欢 孙长峰 +2 位作者 吴刚 黄富礼 盛云建 《中国防痨杂志》 北大核心 2025年第8期1053-1061,共9页

目的:探索基于人工智能机器学习算法(machine learning algorithm,MLA)构建的诊断模型在结核性胸腔积液(tuberculous pleural effusion,TPE)诊断中的价值。方法:采用回顾性研究方法,参照入组标准纳入2020年1月至2022年9月四川省乐山市... 目的:探索基于人工智能机器学习算法(machine learning algorithm,MLA)构建的诊断模型在结核性胸腔积液(tuberculous pleural effusion,TPE)诊断中的价值。方法:采用回顾性研究方法,参照入组标准纳入2020年1月至2022年9月四川省乐山市人民医院收治的233例胸腔积液患者作为内部实验组,按是否诊断为TPE,将患者分为结核组(106例)和非结核组(127例)。运用R 4.1.1软件进行数据整理和统计分析,利用LASSO回归筛选变量,并依此分别构建随机森林(RF)、支持向量机-线性核(SVM-linear)、支持向量机-多项式核(SVM-polynomial)、多因素logistic回归等4种MLA开发诊断模型。通过受试者工作曲线下面积(AUC)评估不同模型的诊断性能,并与胸腔积液腺苷脱氨酶(ADA)的诊断效能进行比较。另纳入同期西南医科大学附属医院的141例胸腔积液患者(结核组101例,非结核组40例)进行外部验证。结果:LASSO回归分析显示,胸腔积液总蛋白、ADA、单核细胞占比,以及血清中性粒细胞占比、血小板计数、发热及盗汗均是发生TPE的危险因素(惩罚系数分别为0.216、0.058、0.003、0.049、0.000、0.045、1.605),而胸腔积液癌胚抗原(CEA)、多核细胞占比,以及外周血白细胞计数均与TPE出现概率更低相关(惩罚系数分别为-0.072、-0.029、-0.567)。构建的RF、SVM-linear、SVM-polynomial和多因素logistic回归分析等4种MLA开发的诊断模型对TPE的诊断敏感度分别为91.8%、84.5%、86.9%、85.4%;特异度分别为99.0%、81.6%、93.8%、81.6%;AUC值分别为0.988、0.875、0.959和0.886,均高于胸腔积液ADA(分别为83.1%、77.9%、0.820)。在外部验证中,RF、SVM-linear、SVM-polynomial和多因素logistic回归模型的AUC值分别为0.834、0.827、0817和0.815。结论:基于RF算法构建的TPE诊断模型具有最优质的诊断性能,可以更加简单、快速、有效地识别TPE。 展开更多

关键词 结核 胸膜 胸腔积液 诊断 计算机辅助 模型 统计学 算法 人工智能

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基于人工智能的新安医学智能辅助诊疗系统研究 被引量：2

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作者 唐书宣 徐永祥 +5 位作者 周洁 张璐瑶 王鹏 阚红星 年福东 束建华 《南京中医药大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期1348-1356,共9页

目的构建基于人工智能的新安医学智能辅助诊疗系统,以应对新安医学古籍医案在现代临床应用中的挑战。方法通过结构化和标准化处理新安医学古籍医案,构建新安医学数据库,并利用数据标注、实体关系提取及数据挖掘技术,形成新安医学知识库... 目的构建基于人工智能的新安医学智能辅助诊疗系统,以应对新安医学古籍医案在现代临床应用中的挑战。方法通过结构化和标准化处理新安医学古籍医案,构建新安医学数据库,并利用数据标注、实体关系提取及数据挖掘技术,形成新安医学知识库。进一步,通过知识获取、融合、存储和图谱问答技术,实现新安医学知识图谱的构建,提高知识的组织和检索效率。采用LangChain框架,将新安医学知识库接入大语言模型,实现基于模型的本地知识库问答。结果成功构建了新安医学古籍医案知识库,实现了知识的系统化与标准化。通过知识图谱技术,有效展示了新安医学的知识结构,并开发了智能问答模块,显著提高了知识检索与管理的效率。基于大模型的本地知识库问答系统,依托新安医学理论和实践经验,为临床提供精确诊疗支持,促进了新安医学的传承与创新。结论证实了传统医学文献现代化处理的可行性,为中医药领域的知识创新与临床实践提供了新途径,具有重要的学术价值和临床应用前景。 展开更多

关键词 新安医学 智能辅助诊疗 人工智能 知识图谱 大语言模型

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后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统的临床应用场景探索 被引量：1

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作者 陈冲 王大为 +10 位作者 于朋鑫 周文 孙希子 唐媛媛 赵赟 刘秋雨 谢开 周舒畅 李大胜 赵绍宏 夏黎明 《放射学实践》 CSCD 北大核心 2024年第7期888-894,共7页

目的:基于临床验证性研究,探索后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统(AI-ADS)潜在的临床应用场景。方法:回顾性收集了来自三家医院的1049例胸部CT扫描数据,包括400例胸部CT表现正常的病例、233例新冠肺炎病例和416例其他社区获得性肺炎... 目的:基于临床验证性研究,探索后疫情时代人工智能肺炎辅助诊断系统(AI-ADS)潜在的临床应用场景。方法:回顾性收集了来自三家医院的1049例胸部CT扫描数据,包括400例胸部CT表现正常的病例、233例新冠肺炎病例和416例其他社区获得性肺炎病例。六名高年资放射科医师参与了数据标注工作。采用敏感度、特异度、Dice系数和受试者操作特征(ROC)曲线下面积(AUC)评估人工智能系统在相应场景中的性能表现。结果:AI-ADS基于胸部CT识别各类型肺炎、细菌性肺炎、新冠肺炎、其他病毒性肺炎和其他社区获得性肺炎的AUC分别为0.968、0.983、0.992、0.941、0.958,检测各种肺炎的敏感度均超过0.90;鉴别病毒性肺炎和非病毒性肺炎的AUC达到0.950,敏感度为0.885,特异度为0.910;在新冠肺炎和其他社区获得性肺炎测试集中分割肺炎区域的平均Dice系数分别达到0.851和0.753。结论:AI-ADS在肺炎的检测预警、病灶定量分析以及鉴别诊断方面具有良好的性能,具备了后疫情时代的多场景应用价值。 展开更多

关键词 新型冠状病毒感染 社区获得性肺炎 体层摄影术 X线计算机 人工智能 辅助诊断系统

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人工智能在肺结核影像诊断及耐药性预测中的研究进展 被引量：2

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作者 李汶翰 杨静 李春华 《中国防痨杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1098-1103,共6页

在全球范围内,结核病是单一传染病致死的主要原因,早期诊断肺结核和识别耐药结核病意义重大,但无创精准诊疗仍受限制。随着医疗大数据的发展,人工智能(artificial intelligence,AI)逐渐应用于肺结核研究。AI从影像中挖掘高通量特征,为... 在全球范围内,结核病是单一传染病致死的主要原因,早期诊断肺结核和识别耐药结核病意义重大,但无创精准诊疗仍受限制。随着医疗大数据的发展,人工智能(artificial intelligence,AI)逐渐应用于肺结核研究。AI从影像中挖掘高通量特征,为无创、可重复评估病灶提供了可能。本文就近年来AI技术在肺结核影像诊断与鉴别诊断、病情监测及耐药性预测方面的研究进展进行综述,以期促进肺结核的AI诊断及耐药性预测技术的临床转化,为精准医疗的实现提供支持。 展开更多

关键词 结核 肺 体层摄影术 X线计算机 人工智能 诊断 模型 统计学 综述文献(主题)

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人工智能在基层全科医生实践中的应用:基于皮肤病诊断与病程管理的视角 被引量：3

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作者 刘环 朱世飞 +1 位作者 陈法余 王静华 《中国全科医学》 CAS 北大核心 2024年第31期3884-3889,共6页

背景基层全科医生在皮肤病诊断和管理方面面临挑战,凸显了对人工智能(AI)辅助系统的迫切需求。AI技术在提高诊疗效率中具有潜力,但目前针对其在基层医疗实践中的应用研究相对有限。目的探讨AI辅助系统在基层全科医生皮肤病诊断与病程管... 背景基层全科医生在皮肤病诊断和管理方面面临挑战,凸显了对人工智能(AI)辅助系统的迫切需求。AI技术在提高诊疗效率中具有潜力,但目前针对其在基层医疗实践中的应用研究相对有限。目的探讨AI辅助系统在基层全科医生皮肤病诊断与病程管理中的应用效果。方法于2022年12月—2024年3月,在杭州市社区卫生服务中心招募自愿参与研究的全科医生19名,采用随机数字表法,将其分为AI组10名、对照组9名;选取该时期两组医生接诊的皮肤病患者90例,AI组50例、对照组40例。AI组医生使用睿肤AI辅助系统进行皮肤病的诊断和病程管理,对照组医生不使用AI系统、按常规流程诊治,两组医生在接诊过程中均收集了患者的病历、实验室检查结果和皮损照片。由2名皮肤病专家远程会诊,评估两组医生的诊断准确性。分别于接诊的第1、14天对患者进行皮肤病生活质量指数(DLQI)评分,对两组患者进行满意度测评,对AI组全科医生进行睿肤AI辅助系统使用体验测评。结果AI组和对照组患者的性别、年龄、学历比较,差异无统计学意义(P>0.05);两组医生的性别、年龄、学历、职称比较,差异无统计学意义(P>0.05)。AI组全科医生的皮肤病诊断准确率高于对照组(64.0%vs 37.5%,P=0.012)。治疗14 d后,AI组、对照组患者的DLQI评分较治疗前均有改善(P<0.05),AI组改善程度优于对照组(P<0.05)。AI组患者的满意度高于对照组(P=0.024),AI组患者第14天DLQI评分与患者满意度呈正相关(r_(s)=0.471,95%CI=0.186~0.683,P=0.002),DLQI评分的改善程度与患者满意度亦呈正相关(r_(s)=0.816,95%CI=0.676~0.899,P<0.001)。问卷调查结果显示,大多数医生对AI辅助系统的使用体验持积极态度,认为其在诊断选择(70.0%)、辅助诊断(80.0%)、治疗建议(60.0%)和专业知识提供方面(90.0%)具有实际价值,90.0%的医生表示会继续使用AI辅助系统。结论在基层医疗环境中应用AI辅助系统可以提升全科医生的皮肤病诊断准确率,改善患者的生活质量和就诊满意度,且大多数医生对AI辅助系统的使用体验持积极态度。 展开更多

关键词 皮肤疾病 全科医生 人工智能 AI辅助系统 初级卫生保健 诊断 疾病管理

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乳腺超声人工智能应用进展 被引量：10

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作者 刘芳欣 王洲 +1 位作者 任永凤 李健 《中国医学影像技术》 CSCD 北大核心 2021年第11期1731-1734,共4页

乳腺癌是女性最常见癌症之一,早期筛查、诊断对改善预后、降低死亡率至关重要。近年来,随着计算机性能的提高、海量医学影像数据的累积及新算法的不断出现,乳腺超声领域中人工智能(AI)研发已取得重大突破。乳腺超声AI可自动识别成像信... 乳腺癌是女性最常见癌症之一,早期筛查、诊断对改善预后、降低死亡率至关重要。近年来,随着计算机性能的提高、海量医学影像数据的累积及新算法的不断出现,乳腺超声领域中人工智能(AI)研发已取得重大突破。乳腺超声AI可自动识别成像信息并定量评价,更准确、快速地诊断乳腺疾病。本文对AI在乳腺超声中的研究及应用现状进行综述。 展开更多

关键词 乳腺疾病 超声检查 人工智能 诊断 计算机辅助 神经网络 计算机

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人工智能在中医药领域的应用进展及现状思考 被引量：41

8

作者 孙忠人 游小晴 +2 位作者 韩其琛 徐思禹 尹洪娜 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2021年第6期1803-1811,共9页

人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景... 人工智能(Artificial Intelligence,AI)的蓬勃兴起为现代社会带来了前所未有的机遇,中医药是中华民族传承千年的文化瑰宝。随着人工智能技术不断在中医药领域的科技创新中崭露头角,二者的融合不断加深,人工智能在中医药领域的发展前景、争议挑战也引发了诸多思考。本文将从人工智能在中医药领域的应用入手,对人工智能辅助中医诊断、智能决策与数据挖掘、健康管理及中草药现代化研究等方面,就近年来国内外研究进展进行总结与分析,以期为AI视域下实现中医药现代化、智能化赋能。 展开更多

关键词 人工智能 中医药 智能化 辅助诊断 数据挖掘

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基于卷积神经网络的基底细胞癌和色素痣的临床图像鉴别 被引量：8

9

作者 谢斌 何小宇 +3 位作者 黄伟红 沈敏学 李芳芳 赵爽 《中南大学学报（医学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第9期1063-1070,共8页

目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾... 目的:利用卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)算法构建基于临床图像的基底细胞癌和色素痣的智能辅助诊断模型。方法:首先,基于湘雅医学大数据平台构建一个大规模的以中国人种为主的皮肤疾病临床图像数据集——湘雅皮肤疾病数据集;在此数据集的基底细胞癌和色素痣的子集上评估5种主流CNN模型(ResNet50,InceptionV3,InceptionResNetV2,DenseNet121,Xception)的分类性能;以热力图的形式分析模型诊断结果的依据;将最优的CNN分类模型与30名专业的皮肤科医生对100例患者临床图像鉴别进行对比。结果:湘雅皮肤疾病数据集包含150 223幅带有病变区域标记的临床图像,涵盖543类皮肤疾病,且数据集内每幅图片都包含病理金标准的支持和患者的病史资料。在由349幅基底细胞癌和497幅色素痣的测试集上,最优的CNN模型为Xception,其分类正确率可以达到93.5%,其中基底细胞癌和色素痣曲线下面积(area under curve,AUC)分别为97.4%和96.9%。热力图的结果表明CNN模型能学习到与疾病鉴别相关的特征。Xception模型在鉴别基底细胞癌和色素痣的临床图像的能力与专业皮肤科医生基本相当。结论:本研究属于首次基于中国人种临床数据集的皮肤肿瘤的辅助诊断研究,证明了CNN模型具有对于中国人种基底细胞癌和色素痣的鉴别能力,为后续人工智能在皮肤肿瘤中的诊疗应用奠定了扎实基础。 展开更多

关键词 卷积神经网络 基底细胞癌 色素痣 中国人种 临床图像 辅助诊断 人工智能

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基于CheXNet辅助诊断系统在肺部常见病诊断中的应用研究 被引量：2

10

作者 窦瑞欣 黄鹏 +2 位作者 白永明 张晓曦 李琼 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2021年第6期505-509,共5页

目的:研究基于CheXNet辅助诊断系统在肺部常见病诊断中的应用价值和临床意义。方法:利用CheXNet结合神经网络输出可视化技术Grad-CAM生成预测热图,对我院2018年1月—2019年9月经临床诊断的100例肺部常见病(肺部肿瘤50例,肺部感染50例)... 目的:研究基于CheXNet辅助诊断系统在肺部常见病诊断中的应用价值和临床意义。方法:利用CheXNet结合神经网络输出可视化技术Grad-CAM生成预测热图,对我院2018年1月—2019年9月经临床诊断的100例肺部常见病(肺部肿瘤50例,肺部感染50例)患者的胸部X线检查进行辅助诊断。结果:以临床确诊为金标准,在CheXNet的辅助下检出肺部肿瘤48例、肺部感染47例;直接读片检出肺部肿瘤41例、肺部感染39例。直接读片与CheXNet辅助下的检出率存在差异且有统计学意义。在CheXNet辅助下诊断准确度(96.5%)优于直接读片(80%),差异具有统计学意义(P<0.05)。结论:借助CheXNet不仅可减轻放射诊断的工作量,还能提高肺部常见病的检出率及诊断准确度,尤其是床旁胸部X线检查对危重症患者行的影像学辅助诊断,更有助于临床进行快速和有效的治疗。 展开更多

关键词 神经网络 深度学习 人工智能 辅助诊断 胸部X线 CheXNet

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多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望 被引量：8

11

作者 李锡荣 《协和医学杂志》 CSCD 2021年第5期602-607,共6页

深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉... 深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。 展开更多

关键词 多模态深度学习 眼科 人工智能 辅助诊断

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甲状腺功能分类系统智能化初探

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作者 舒柏华 叶维新 梁勇慧 《同济医科大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1991年第1期59-62,共4页

本文建立了计算机甲状腺功能分类学习系统。将病人的症状、检查结果及专家的诊断结果按要求输入计算机,该机能自动地学习专家经验。随着病例的增加,其经验愈接近专家的诊断水平。最后可直接用于诊断疾病。试验表明,该系统具有较强的学... 本文建立了计算机甲状腺功能分类学习系统。将病人的症状、检查结果及专家的诊断结果按要求输入计算机,该机能自动地学习专家经验。随着病例的增加,其经验愈接近专家的诊断水平。最后可直接用于诊断疾病。试验表明,该系统具有较强的学习功能,学习方法简单,计算工作量较小。 展开更多

关键词 计算机 分类 智能化 甲状腺功能

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BPPV智能辅助诊断系统的开发与验证

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作者 刘娜 韩军良 +11 位作者 赵帝 付炜 谢瑱 赵云松 张俊嘉 孙凡 蒋文娇 李朝阳 费笑非 张赟 何风 赵钢 《中华耳科学杂志》 CSCD 北大核心 2021年第4期701-705,共5页

目的针对良性阵发性位置性眩晕(Benign Paroxysmal Positional Vertigo,BPPV)建立智能辅助诊断系统,评估其在临床诊断中应用的价值,协助临床医生建立良好的眩晕诊疗思维,提高BPPV诊断符合率。方法建立BPPV诊疗知识库,设计BPPV专家系统... 目的针对良性阵发性位置性眩晕(Benign Paroxysmal Positional Vertigo,BPPV)建立智能辅助诊断系统,评估其在临床诊断中应用的价值,协助临床医生建立良好的眩晕诊疗思维,提高BPPV诊断符合率。方法建立BPPV诊疗知识库,设计BPPV专家系统诊断模型,完成程序研发与实现。通过既往病例对该系统进行验证和优化后,再次通过临床实践验证该系统的诊断效能。结果成功建立了BPPV智能辅助诊断系统,用100例眩晕专家确诊后的病例对其进行测试,诊断符合率高达98.0%。随后在临床实践中,以专家诊断为金标准(100%),对比相关专业医生、普通大内科医生和智能辅助诊断系统对于BPPV诊断的符合率,分别为73.33%、10%和96.67%。结论本系统对BPPV诊断符合率明显高于基层医生,可以成为基层临床医生诊断BPPV的得力助手。 展开更多

关键词 良性位阵发性位置性眩晕 人工智能 辅助诊断系统

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糖尿病视网膜病变人工智能机器人辅助诊断系统的建立及应用 被引量：13

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作者 高韶晖 金学民 +4 位作者 赵朝霞 于伟泓 陈有信 孙宇辉 丁大勇 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期669-673,共5页

目的建立和评估基于深度学习理论的糖尿病视网膜病变(DR)人工智能(AI)机器人辅助诊断系统。方法联合包括北京协和医院等国内8家医院眼底专业医师对25297张糖尿病患者眼底图像病变进行标记,训练和建立一个深度学习框架同时识别DR病变的A... 目的建立和评估基于深度学习理论的糖尿病视网膜病变(DR)人工智能(AI)机器人辅助诊断系统。方法联合包括北京协和医院等国内8家医院眼底专业医师对25297张糖尿病患者眼底图像病变进行标记,训练和建立一个深度学习框架同时识别DR病变的AI机器人辅助诊断系统,即“嵩岳”机器人系统。依据DR分级和标识眼底病变,构建是否罹患DR、是否需要转诊DR、是否重度非增生性和增生性DR以及是否增生性DR4种模型,建立一个基于病变识别技术的DR筛选系统,应用受试者工作特征曲线(ROC曲线)、敏感度、特异度进行AI诊断性能的数据分析。结果“嵩岳”系统中是否罹患DR模型的敏感度为96.0%,特异度为87.9%,曲线下面积(AUC)为0.920;需要转诊DR模型的敏感度为90.4%,特异度为95.2%,AUC为0.925;是否为重度非增生性和增生性DR模型的敏感度为72.7%,特异度为96.2%,AUC为0.845;增生性DR模型的敏感度为73.5%,特异度为97.3%,AUC为0.855。结论“嵩岳”AI机器人辅助诊断系统具有精确高效的DR诊断性能,具有良好的临床应用价值。 展开更多

关键词 糖尿病视网膜病变 人工智能 机器人 辅助诊断 深度学习

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基于深度学习的早产儿视网膜病变的临床辅助诊断 被引量：7

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作者 童妍 卢苇 +4 位作者 徐阳涛 李莹 王晓玲 陈长征 沈吟 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期647-651,共5页

目的提出一种基于深度学习的早产儿视网膜病变(ROP)智能辅助诊断系统,并评估其在临床上的应用价值。方法采集武汉大学人民医院眼科中心2009年7月至2016年12月行早产儿眼底筛查的38895张图像构建眼底图像大规模数据集,由10名眼科医生进... 目的提出一种基于深度学习的早产儿视网膜病变(ROP)智能辅助诊断系统,并评估其在临床上的应用价值。方法采集武汉大学人民医院眼科中心2009年7月至2016年12月行早产儿眼底筛查的38895张图像构建眼底图像大规模数据集,由10名眼科医生进行标注,建立深度学习网络,通过对模型的训练实现ROP的自动诊断,评估该算法自动筛查ROP分期、分区及附加病变的性能和准确率。结果深度学习智能诊断系统对ROP分期及其附加病变、视盘、黄斑及激光治疗瘢痕检测的平均准确率为0.931;其中检测分界线(Ⅰ期)准确率为0.876,视网膜嵴(Ⅱ期)为0.942,膜嵴伴血管扩张(Ⅲ期)为0.968;视网膜不完全脱离(Ⅳ期)为0.998,视网膜完全脱离(Ⅴ期)为0.999;血管迂曲扩张(附加病变)为0.896,视盘为0.954,黄斑为0.781,激光治疗瘢痕为0.974。结论基于深度学习算法的ROP的疾病分期和附加病变的诊断准确率高,可用于ROP的临床辅助诊断和筛查。 展开更多

关键词 人工智能 深度学习 早产儿视网膜病变 辅助诊断

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医疗领域人工智能应用的研究进展 被引量：19

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作者 任相阁 任相颖 +8 位作者 李绪辉 曾宪涛 訾豪 施月仙 黄桥 王永博 余丽娜 翟文生 靳英辉 《世界科学技术-中医药现代化》 CSCD 北大核心 2022年第2期762-770,共9页

人工智能引发了医疗领域的数字革命,在推动行业发展方面具有极大潜力。本研究围绕临床诊疗、医学研究和公共卫生三个基本场景,聚焦人工智能与传统中医药的交叉与融合,并着重介绍人工智能在疾病诊断、决策支持、医学研究以及重大公共卫... 人工智能引发了医疗领域的数字革命,在推动行业发展方面具有极大潜力。本研究围绕临床诊疗、医学研究和公共卫生三个基本场景,聚焦人工智能与传统中医药的交叉与融合,并着重介绍人工智能在疾病诊断、决策支持、医学研究以及重大公共卫生事件中的应用。虽然人工智能在诸多方面显示出独特优势,但仍存在透明度不高、缺乏安全性评估和相关法律法规监管等问题需要谨慎解决,以促进人工智能技术在医疗领域的推广。 展开更多

关键词 人工智能 中医药 辅助诊断 决策支持 药物研发 公共卫生

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AI对肺磨玻璃结节筛查及定性的临床应用研究 被引量：31

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作者 蔡雅倩 张正华 +3 位作者 韩丹 黄建强 李浚利 金文凤 《放射学实践》 北大核心 2019年第9期958-962,共5页

目的:探讨人工智能(AI)对肺磨玻璃结节(GGN)筛查及定性的临床应用价值。方法:搜集行胸部CT平扫的200例患者(共1230个GGN),比较A组(住院医师)、B组(AI)、C组(住院医师结合AI)对诊断GGN的敏感度、误判率、漏诊率、阳性预测值和平均诊断时... 目的:探讨人工智能(AI)对肺磨玻璃结节(GGN)筛查及定性的临床应用价值。方法:搜集行胸部CT平扫的200例患者(共1230个GGN),比较A组(住院医师)、B组(AI)、C组(住院医师结合AI)对诊断GGN的敏感度、误判率、漏诊率、阳性预测值和平均诊断时间。将其中经手术病理证实的137例GGN患者按其病理结果分为良性组(54例)、恶性组(83例),比较两组间AI量化参数的差异,对有统计学差异的参数行ROC曲线分析,再以病理结果为因变量,各指标为自变量行Logistic回归分析。结果:B组误诊率高于A、C两组,阳性预测值小于A、C两组;A组漏诊率高于B、C两组,敏感度小于B、C两组,差异均有统计学意义(P值均<0.05)。GGN良、恶性结节的长径、最大面积、体积、平均CT值、最大CT值和恶性概率差异均有统计学意义(P值均<0.05),对各参数行ROC曲线分析,曲线下面积(AUC)均大于0.7,Logistic回归分析显示长径和最大面积是GGN恶变的独立危险因素。结论:AI协助医生阅片可明显提高肺GGN检出敏感度,并可降低误诊率和漏诊率,同时对GGN的良恶性预判具有一定参考价值。 展开更多

关键词 人工智能 肺磨玻璃结节 体层摄影术 X线计算机 筛查 诊断 计算机辅助

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人工智能肺炎辅助诊断系统在新型冠状病毒肺炎疑似病例CT筛查中的应用价值 被引量：10

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作者 郭和合 詹鹤凤 +1 位作者 张永高 高剑波 《实用医学杂志》 CAS 北大核心 2020年第13期1729-1732,共4页

目的初步探索人工智能肺炎辅助诊断系统在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疑似病例CT筛查中的应用价值。方法回顾性分析2020年1-3月郑州大学第一附属医院收治的206例COVID-19疑似病例的胸部CT及临床资料。其中COVID-19确诊患者61例(轻型1例... 目的初步探索人工智能肺炎辅助诊断系统在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疑似病例CT筛查中的应用价值。方法回顾性分析2020年1-3月郑州大学第一附属医院收治的206例COVID-19疑似病例的胸部CT及临床资料。其中COVID-19确诊患者61例(轻型1例,普通型29例,重型19例,危重型12例),排除COVID-19患者145例(85例为其他类型肺炎,60例胸部CT未见明显异常)。利用人工智能肺炎辅助诊断系统对206例COVID-19疑似患者做出"是否为病毒性肺炎"的初步诊断,计算灵敏度、特异度、阳性预测值、Youden指数及AUC等评价该系统对COVID-19的辅助筛查作用。利用该系统定量计算61例COVID-19确诊患者胸部CT肺炎感染区域的体积和密度,并进行随访。结果 (1)人工智能肺炎辅助诊断系统对COVID-19疑似患者辅助筛查的灵敏度、特异度、阳性预测值、Youden指数和AUC分别为75.4%、53.1%、40.4%、0.285和0.643。(2)肺炎辅助诊断系统可为COVID-19确诊患者提供客观的量化评价指标:全肺病灶体积、全肺病灶体积占全肺容积的百分比等。(3)经过2~34 d的随访,有3例危重型患者死亡,末次胸部CT的全肺病灶体积占全肺容积的百分比分别为54.5%、74.0%及84.6%。结论人工智能肺炎辅助诊断系统对COVID-19疑似病例的胸部CT有一定的筛查价值,可以定量评估肺炎感染区域的体积和密度,为患者病情评估或随访提供客观的量化指标。 展开更多

关键词 人工智能肺炎辅助诊断系统 新型冠状病毒肺炎 电子计算机断层扫描 筛查

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人工智能对乳腺影像辅助诊断的研究进展 被引量：1

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作者 王惠 杨新武 +4 位作者 陈飞 朱孔强 李玄博 余晶 郭顺林 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2023年第10期1113-1116,共4页

图像分析技术和高通量计算方法的发展促进人工智能与医学影像交叉融合。人工智能的发展为从乳腺X线摄影、超声和MRI成像数据中获取有价值的信息提供了前所未有的机会。从影像数据中挖掘的关键信息,重塑了乳腺疾病患者的临床管理策略。... 图像分析技术和高通量计算方法的发展促进人工智能与医学影像交叉融合。人工智能的发展为从乳腺X线摄影、超声和MRI成像数据中获取有价值的信息提供了前所未有的机会。从影像数据中挖掘的关键信息,重塑了乳腺疾病患者的临床管理策略。本文对人工智能辅助乳腺影像的应用现状和发展方向进行综述。 展开更多

关键词 人工智能 辅助诊断 乳腺病灶 乳腺X线摄影 超声检查 磁共振成像 综述

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一种基于深度卷积神经网络的有效识别肝脏超声标准切面的AI模型 被引量：2

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作者 陈永健 张健松 +4 位作者 李靖云 刘泽凡 吴家祥 柳培忠 吕国荣 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2023年第6期694-699,共6页

目的:结合人工智能技术与超声影像,建立一个有效的识别模型以辅助识别肝脏超声标准切面(LUSP)图像。方法:采集左肝胃底纵切面、左肝-腹主动脉纵切面、肝-下腔静脉纵切面、肝胆纵切面、肝肾纵切面、第二肝门水平高位横切面、第一肝门水... 目的:结合人工智能技术与超声影像,建立一个有效的识别模型以辅助识别肝脏超声标准切面(LUSP)图像。方法:采集左肝胃底纵切面、左肝-腹主动脉纵切面、肝-下腔静脉纵切面、肝胆纵切面、肝肾纵切面、第二肝门水平高位横切面、第一肝门水平中位横切面、肝胰水平低位横切面、第二肝门高位斜横切面、胆肾水平低位斜横切面、第一肝门中位斜横切面、第一肝门门脉长轴切面、第6-7肋间斜纵切面等13个LUSP的超声图像共14971张,其中11980张用于构建深度卷积神经网络模型(DeepCNN),2991张用于模型验证。以3名长期从事肝脏超声检查及诊断的专家判断一致的肝脏超声标准切面图像作为模型识别的金标准。同时对本模型与VGG16模型识别LUSP的效能进行比较。结果:(1)DeepCNN模型在识别不同LUSP的准确率为0.892。(2)本模型与VGG16实验性能相近(P0.05),但所识别的切面类型更多。结论:DeepCNN模型能有效地分类不同的LUSP图像,对辅助超声医生识别LUSP和进行肝脏超声诊断具有较高价值。 展开更多

关键词 人工智能 超声检查 肝脏超声标准切面 辅助诊断 深度卷积神经网络

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