【摘 要】
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背景与目的肺癌是目前国内外发病率及致死率最高的癌症,使用计算机断层扫描(computed tomography, CT)筛查肺癌结节工作量巨大。通过人工智能深度学习,在1 mm及5 mm层厚的胸
【机 构】
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复旦大学附属金山医院呼吸科,上海交通大学附属胸科医院胸外科
【基金项目】
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上海市科学技术委员会西医引导类项目(No.16411966000),上海市重点实验室开放课题(No.STCSM15DE2270400),吴阶平卓越外科基金(No.320.320.2730.1872),2018年转化医学协同创新中心合作研究项目(No.TM201822)资助.
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背景与目的肺癌是目前国内外发病率及致死率最高的癌症,使用计算机断层扫描(computed tomography, CT)筛查肺癌结节工作量巨大。通过人工智能深度学习,在1 mm及5 mm层厚的胸部CT中,利用计算机人工智能自动寻找肺癌结节,以测试人工智能在肺癌自动识别中的效果。方法分别标注5 mm及1 mm层厚的T1期肺癌患者胸部CT片各5,000例,进行计算机神经网络学习,形成肺部结节的算法,利用人工智能形成的算法测试1 mm及5 mm层厚的T1期肺癌患者胸部CT片各500例,同人类读片进行比较,测试敏
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