医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中的应用

新型冠状病毒肺炎疾病需借助医学影像设备了解患者肺部感染情况实现诊断,因此对医学影像的需求量极大。文章介绍了新型冠状病毒肺炎的影像学表现、医学影像所面临的挑战,提出了提高医学影像人工智能在新型冠状病毒肺炎诊治中应用的相关改进措施。

人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节诊断上的应用准确性探讨

目的:分析人工智能医学影像辅助诊断系统在肺结节诊断上的应用准确性。方法:选取2019年5月—2020年12月在昆明市第一人民医院经病理诊断为肺结节的患者98例,采用随机数字法将患者分为对照组和观察组,各49例。对照组接受CT检查诊断,观察组接受人工智能医学影像辅助诊断系统联合CT诊断,对比两组患者的诊断结果、灵敏度、特异度、准确性、漏诊率、误诊率、检查时间、检查满意度。结果:CT诊断为真阳性18例、假阴性6例、假阳性6例、真阴性19例;人工智能医学影像辅助诊断系统联合CT诊断为真阳性23例、假阴性1例、假阳性2例、真阴性23例。观察组患者的诊断灵敏度为95.83%、准确性为93.88%、漏诊率为4.17%,与对照组的75.00%、75.51%、25.00%对比差异显著(P<0.05);两组的诊断特异度与误诊率对比差异不显著(P>0.05);观察组检查所使用的时间短于对照组,差异具有统计学意义(P<0.05);观察组患者对检查的满意度为97.96%,显著高于对照组患者的85.71%(P<0.05)。结论:在对肺结节患者实施检查诊断时,对患者使用人工智能医学影像辅助诊断系统联合CT诊断,可以有效提高疾病的诊断准确率,有效减少了误诊和漏诊的出现,并且两种方法联合可以有效缩短检查所使用的时间,进而快速地诊断病情,对疾病的治疗和预后有积极作用,并且可以显著提升患者对检查的满意度,值得在临床上推广应用。

人工智能医学影像技术在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用研究

胰腺神经内分泌肿瘤具有复杂性、多变性,临床中发病概率较低,具有一定的恶化概率。胰腺神经内分泌肿瘤的组织学分级于治疗措施的制定以及预后效果息息相关。如果可以在手术前对患者的肿瘤分级进行了解,则可以给治疗措施提供依据以及方向,有利于预后评估。随着医学科技的逐渐发展,人工智能也在不断现金,人工智能医学影像技术中包括深度学习、影像组学以及纹理分析技术三项代表技术,可以深入分析并阐释图像表征信息,表明图像表征信息和肿瘤分级之间的关系。本篇文章,作者对人工智能医学影像技术在胰腺神经内分泌肿瘤分级中的应用进展进行研究,现阐述如下。