【摘 要】
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肺结节的早期检测与诊断对于提高肺癌患者的生存率至关重要。随着人工智能技术在医学领域的广泛应用,基于深度学习的肺结节辅助诊断系统可帮助放射科医生更好地完成对肺部CT图像的诊断,显著地减轻放射科医生的负担并提升诊断效率。本文针对基于深度学习的肺部CT图像检测与良恶性分类中肺结节直径大小各异带来的困难,基准数据集不充分等问题,提出了基于2D卷积神经网络的肺结节检测与分类算法,搭建肺结节辅助诊断系统,对结
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肺结节的早期检测与诊断对于提高肺癌患者的生存率至关重要。随着人工智能技术在医学领域的广泛应用,基于深度学习的肺结节辅助诊断系统可帮助放射科医生更好地完成对肺部CT图像的诊断,显著地减轻放射科医生的负担并提升诊断效率。本文针对基于深度学习的肺部CT图像检测与良恶性分类中肺结节直径大小各异带来的困难,基准数据集不充分等问题,提出了基于2D卷积神经网络的肺结节检测与分类算法,搭建肺结节辅助诊断系统,对结节检测与分类结果进行可视化,增强了检测与分类算法的实用性。主要内容如下:1.针对CT图像中不同大小的肺结节检测,特别是小结节的检测,提出了基于多尺度特征融合、多注意力机制和多任务的肺结节检测网络。该模型在特征提取网络中引入了空间注意力和通道注意力机制,并加入带有自注意力机制的空间金字塔卷积,构建了具有检测与分割的多任务分支,实现不同尺度的肺结节检测。在LUNA16数据集上,实验结果表明该方法在每扫描0.125个假阳性时的灵敏度达到了94.0%,并获得94.9的CPM(Competition Performance Metric)得分,优于目前许多主流的肺结节检测模型。此外,针对尺寸较小的结节,本检测模型的检测灵敏度仍能达到90%以上。2.针对当前肺结节良恶性分类中样本不足的问题,研究了基于自监督迁移学习的肺结节良恶性诊断与分类算法,通过多卷积过程提取多尺度特征,基于残差块和自注意力机制,捕获更多的高级特征和语义信息。在LIDC-IDRI数据集上,本文模型可实现94.10%的肺结节分类准确率且AUC为0.98。实验结果表明本文模型在较低的计算成本下的优越性和有效性。3.设计了肺结节辅助诊断系统,充分可视化肺结节检测和良恶性诊断结果,辅助放射科医师的诊断决策。
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中医学在现今临床上高度重视慢性疑难病、“未病”的治疗,而对急危重症的治疗提及不多,甚至在急诊、急救领域大有阵地不断萎缩趋势。急危重症是指在临床上具有病情急、病势重、进展快、死亡率高的一类疾病。历代中医名家的成长心路历程,无一不是在处理急危重症的实践经历中磨练砥砺而成。《伤寒论》是一部治疗急危重症的专著,而经方尤为《伤寒论》中治疗急危重症的核心与精华。在临床现状方面,突破现行普遍认为的只有门诊上的慢
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