【摘 要】
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目前,我国临床主要依据X射线或数字化摄影(DR)胸片表现,根据肺区分布与小阴影密集度、大阴影与胸膜斑,通过人工比较标准片来诊断尘肺病[1].人工判读胸片存在准确性不高、稳定性差等诸多问题[2],因此,计算机辅助诊断备受关注[3].近年来,深度学习技术因比传统图像处理算法更能提取到影像细微特征,为自动化诊断提供了技术支持;同时,深度学习诊断的准确性可随着训练数据量增加而提升,在医疗影像大数据支撑下计算机辅助尘肺病诊断系统的迭代优化将更加便捷[4].
【机 构】
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重庆市疾病预防控制中心职业卫生与放射卫生所,重庆400042;清华大学自动化系
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目前,我国临床主要依据X射线或数字化摄影(DR)胸片表现,根据肺区分布与小阴影密集度、大阴影与胸膜斑,通过人工比较标准片来诊断尘肺病[1].人工判读胸片存在准确性不高、稳定性差等诸多问题[2],因此,计算机辅助诊断备受关注[3].近年来,深度学习技术因比传统图像处理算法更能提取到影像细微特征,为自动化诊断提供了技术支持;同时,深度学习诊断的准确性可随着训练数据量增加而提升,在医疗影像大数据支撑下计算机辅助尘肺病诊断系统的迭代优化将更加便捷[4].
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