| 张博楠，单飞，史维雅.人工智能在肺结核影像学的应用[J].放射学实践,2025,(06):798-802 |
| 人工智能在肺结核影像学的应用 |
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| DOI：10.13609/j.cnki.1000-0313.2025.06.017 |
| 中文关键词: 肺结核 深度学习 人工智能 计算机辅助诊断 医学影像学 |
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| 中文摘要: |
| 【摘要】由于受新型冠状病毒疫情影响，世界各国长期以来呈总体下降趋势的结核病患病率及死亡率自2019年底以来开始呈现上升趋势。尽管结核病可防可治，但在高负担地区仍然缺乏足够的筛查方式及疾病随访工具，从而导致误诊和治疗延误。肺结核影像学表现具有多样性，通常使用胸部X线或电子计算机断层扫描（CT）筛查及诊断肺结核，结合计算机辅助诊断(CAD)可用于自动检测、诊断结核病，并鉴别诊断。通常我们将CAD分为两大类：计算机辅助检测(CADe) 和计算机辅助诊断(CADx)。近年来，人工智能的新起，已经替代传统CAD算法，在肺结核病的影像诊断及鉴别诊断中表现出巨大潜力。它为研究人员提供了新的技术手段和研究方向，用以开发准确、快速、有效以及自动化的肺结核筛查、诊断及鉴别诊断的工具。本综述将介绍肺结核筛查、影像诊断、鉴别诊断等最新人工智能算法及效能，并对其应用、不足及展望进行综述。 |
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