文章摘要
乔金晗，周舒畅，王玉锦，向敏，胡琼洁，杨朝霞，詹晨奥，陈冲，刘艺文.RSNA2018肺部影像学[J].放射学实践,2019,(02):123-129
RSNA2018肺部影像学
  
DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2019.02.002
中文关键词: 人工智能  深度学习  影像组学  低剂量  虚拟单能图像  磁共振成像  肺癌筛查  慢性阻塞性肺疾病  肺栓塞  战争肺损伤  特发性肺纤维化  非特异性间质性肺炎  间质性肺炎  相位对比磁共振成像  急诊放射学
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作者单位
乔金晗，周舒畅，王玉锦，向敏，胡琼洁，杨朝霞，詹晨奥，陈冲，刘艺文 430030武汉，华中科技大学同济医学院附属同济医院放射科 
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中文摘要:
      【摘要】2018年11月25~30日在芝加哥举办的RSNA 2018以“未雨绸缪，为明天而战”为主题，旨在全方位发展影像医学，以更好的服务于临床。深度学习/人工智能在全球信息化浪潮下依旧热度不减，同样依托于计算机的影像组学也一样吸引眼球。能量CT成像、低剂量成像、肺部MRI、肺结节筛查、肺癌放射诊疗、肺气肿及弥漫性病变等仍较为重要，本文将对2018年RSNA肺部影像学内容进行综述。
      
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