發(fā)布時間：2023-03-24 18:52

　　第一部分 基于深度學習的人工智能判斷肺結(jié)節(jié)良惡性的研究目的:以單純?nèi)斯ら喥瑸閷φ?探討基于DenseNet網(wǎng)絡(luò)深度學習的人工智能肺結(jié)節(jié)自動檢測系統(tǒng)鑒別肺結(jié)節(jié)良惡性的價值和優(yōu)勢。材料和方法:收集經(jīng)2015年1月至2017年12月在蘇州大學附屬第一醫(yī)院就診的胸部患者510例。其中良性病變160例,惡性病變350例。實驗分為醫(yī)師組和人工智能組。醫(yī)師組指的是四名放射科醫(yī)師(2名初級醫(yī)師為從事胸部CT診斷工作滿2年者;2名高級醫(yī)師為從事胸部CT診斷工作滿5年者)采用雙盲法對510例患者的胸部CT圖像進行良惡性診斷,主要從肺結(jié)節(jié)大小、密度、形態(tài)、邊緣以及含氣支氣管征等方面進行診斷。人工智能組指的是將510例患者肺結(jié)節(jié)CT圖像輸入至DenseNet網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)中,通過網(wǎng)絡(luò)學習自動提取結(jié)節(jié)特征,并通過特征對結(jié)節(jié)進行分類歸納,獲得肺結(jié)節(jié)的良、惡性診斷。兩組之間的數(shù)據(jù)通過卡方檢驗進行統(tǒng)計分析。結(jié)果:初、高級醫(yī)師組(AR組)與人工智能組(AI組)分別對510例肺結(jié)節(jié)圖像進行良、惡性判斷。對于160例良性肺結(jié)節(jié)診斷結(jié)果而言,AI診斷準確率顯著高于AR組(p=0.000<0.05),差異具有統(tǒng)計學意義;初級A...

【文章頁數(shù)】：46 頁

【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
前言
    參考文獻
第一部分 基于深度學習的人工智能鑒別肺結(jié)節(jié)良惡性的初步研究
    1. 材料與方法
    2. 結(jié)果
    3. 討論
    結(jié)論
第二部分 基于深度學習的人工智能對肺結(jié)節(jié)具體病變的診斷研究
    1. 材料與方法
    2. 結(jié)果
    3. 討論
    結(jié)論
參考文獻
綜述
    參考文獻
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致謝



本文編號：3769658