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摘要：目的探讨基于深度学习的人工智能(AI)在肺结节检测和定性诊断中的临床价值.方法收集行胸部CT平扫的250例.分为住院医(A组),AI(B组)和住院医结合AI(C组)三组,比较三组对肺结节检出的误诊率,漏诊率,敏感度,阳性预测值和平均诊断时间.同时分别比较实性结节和磨玻璃结节(GGN)良恶性的AI量化...
中国期刊网,期刊,杂志,读者服务,电子杂志,论文,文库,期刊网,电子刊摘要目的：探究人工智能（AI）CT对肺结节病变检出及定性诊断。方法：选择在本院进行治疗的肺结节，人数为50例，按照入院顺序分组原则，各组25例，其中25例进行人工智能（AI）CT诊断（观察组）、25例进行常规CT诊…
基于三维密集网络的肺结节检测方法王尚丽1,金戈辉2,徐亮1,金炜1*,尹曹谦1,符冉迪11(宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211)2(宁波大学医学院,浙江宁波315211)MethodforDetectingPulmonaryNodulesBasedonThree
对于肺部6mm以内的小结节，尤其是3mm以下的小结节，人工智能的检出率高于人工阅片。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆一项研究中，选取483个经手术病理检查确诊的肺部结节，人工智能进行定位诊断，其中407个符合病理结果，符合率达到84.3%。
在此背景下，本文以肺结节数据集构建及质量评价的具体问题为导向，以封闭式训练数据集为例提出指导意见，对于肺结节AI产品相关的数据集建设和质量管理给予示范及引导，有助于全社会有序挖掘医学数据资源，促进AI产业协调…
2015年首部"肺部结节中国专家共识"[1]发表以后，各个国家与地区相继对肺结节指南进行了更新，这些指南与共识的更新完善了肺结节的与管理策略。在此背景下，为了与时俱进，博采众长，在总结我国首部肺结节共识[1]的经验和推广过程中遇到的问题，并广泛听取了多学科专家的...
通过一套卷积神经网络算法，谷歌AI部门建立了一种端到端的分析方法，仅从CT图像就可以预测肺癌的风险。在6716个测试病例中，这套人工智能系统能够以94%的准确率发现了极小的恶性肺结节，打败了6名放射专家（并非普通医生）。
方法：.整体方案使用CT和PET图像检测肺结节。.在CT图像中，首先使用活动轮廓滤波器来检测大量区域，所述活动轮廓滤波器是具有可变形核形状的对比度增强滤波器。.随后，PET图像检测到的高吸收区域与由CT图像检测区域合并。.使用集合方法消除FP候选者;它...
AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31PPT）。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。包含多样化的图像和密集注释的大规模数据集对于计算机视觉和医学图像研究都很重要这些数据从NIH的PACS里的bookmarks挖掘...
首发于《与有三学AI》【数据集】一文道尽医学图像数据集与竞赛作者|Nora/言有三编辑|Nora/言有三在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流…
摘要：目的探讨基于深度学习的人工智能(AI)在肺结节检测和定性诊断中的临床价值.方法收集行胸部CT平扫的250例.分为住院医(A组),AI(B组)和住院医结合AI(C组)三组,比较三组对肺结节检出的误诊率,漏诊率,敏感度,阳性预测值和平均诊断时间.同时分别比较实性结节和磨玻璃结节(GGN)良恶性的AI量化...
中国期刊网,期刊,杂志,读者服务,电子杂志,论文,文库,期刊网,电子刊摘要目的：探究人工智能（AI）CT对肺结节病变检出及定性诊断。方法：选择在本院进行治疗的肺结节，人数为50例，按照入院顺序分组原则，各组25例，其中25例进行人工智能（AI）CT诊断（观察组）、25例进行常规CT诊…
基于三维密集网络的肺结节检测方法王尚丽1,金戈辉2,徐亮1,金炜1*,尹曹谦1,符冉迪11(宁波大学信息科学与工程学院,浙江宁波315211)2(宁波大学医学院,浙江宁波315211)MethodforDetectingPulmonaryNodulesBasedonThree
对于肺部6mm以内的小结节，尤其是3mm以下的小结节，人工智能的检出率高于人工阅片。期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆一项研究中，选取483个经手术病理检查确诊的肺部结节，人工智能进行定位诊断，其中407个符合病理结果，符合率达到84.3%。
在此背景下，本文以肺结节数据集构建及质量评价的具体问题为导向，以封闭式训练数据集为例提出指导意见，对于肺结节AI产品相关的数据集建设和质量管理给予示范及引导，有助于全社会有序挖掘医学数据资源，促进AI产业协调…
2015年首部"肺部结节中国专家共识"[1]发表以后，各个国家与地区相继对肺结节指南进行了更新，这些指南与共识的更新完善了肺结节的与管理策略。在此背景下，为了与时俱进，博采众长，在总结我国首部肺结节共识[1]的经验和推广过程中遇到的问题，并广泛听取了多学科专家的...
通过一套卷积神经网络算法，谷歌AI部门建立了一种端到端的分析方法，仅从CT图像就可以预测肺癌的风险。在6716个测试病例中，这套人工智能系统能够以94%的准确率发现了极小的恶性肺结节，打败了6名放射专家（并非普通医生）。
方法：.整体方案使用CT和PET图像检测肺结节。.在CT图像中，首先使用活动轮廓滤波器来检测大量区域，所述活动轮廓滤波器是具有可变形核形状的对比度增强滤波器。.随后，PET图像检测到的高吸收区域与由CT图像检测区域合并。.使用集合方法消除FP候选者;它...
AI医疗开创性研究：深度学习进行病变检索和匹配（31PPT）。如果能够找出相似的病人，而且知道这些病人的治疗方案以及治疗结果，医生就可以更有针对性地来设计治疗方案。包含多样化的图像和密集注释的大规模数据集对于计算机视觉和医学图像研究都很重要这些数据从NIH的PACS里的bookmarks挖掘...
首发于《与有三学AI》【数据集】一文道尽医学图像数据集与竞赛作者|Nora/言有三编辑|Nora/言有三在AI与深度学习逐渐发展成熟的趋势下，人工智能和大数据等技术开始进入了医疗领域，它们把现有的一些传统流…
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