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肺結(jié)節(jié)是目前發(fā)病率較高的肺部疾病，目前對(duì)于肺結(jié)節(jié)的診斷主要借助影像數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察，患者隨訪或者非手術(shù)/手術(shù)活檢獲取組織學(xué)檢查。然而，當(dāng)前通過(guò)影像科醫(yī)生對(duì)影像數(shù)據(jù)進(jìn)行觀察得到的診斷準(zhǔn)確率還不夠理想（～70%-85%），患者隨訪的形式進(jìn)行確診會(huì)有疾病惡化的可能，而對(duì)于小結(jié)節(jié)(<20mm)，手術(shù)活檢存在一定的風(fēng)險(xiǎn)性。如果采用深度學(xué)習(xí)方法，通過(guò)病人影像數(shù)據(jù)對(duì)病人微小肺結(jié)節(jié)良惡性進(jìn)行鑒別可以提高診斷的準(zhǔn)確率以及速度，為醫(yī)生的診斷提供幫助，使患者得到及時(shí)有效的治療。病理診斷分析是醫(yī)生進(jìn)行疾病最終診斷、臨床治療及預(yù)后恢復(fù)的關(guān)鍵依據(jù)，主要采取切取、鉗取或穿刺等方式從患者體內(nèi)取出病變組織，進(jìn)行病理性檢查。然而，病理診斷的準(zhǔn)確率受取樣部位影響，不同的取樣位置可能會(huì)帶來(lái)不同的病理診斷結(jié)果，采用人工智能如深度學(xué)習(xí)方法通過(guò)大量具有病理診斷結(jié)果的影像數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)產(chǎn)生“無(wú)創(chuàng)活檢”（Invasive biopsy）智能分析判定算法，用此來(lái)自動(dòng)通過(guò)對(duì)術(shù)前病人影像（如CT圖像）進(jìn)行病理分析獲知其病理類型，對(duì)解決這一問(wèn)題有重大的意義，并且能有效減少良性腫瘤患者不必要的活檢數(shù)量，減輕他們的痛苦，此外，醫(yī)學(xué)診斷除采用對(duì)新產(chǎn)生的圖像進(jìn)行分析診斷外，對(duì)其與已有的歷史圖像的相似性對(duì)比進(jìn)行診斷也是常用方法。當(dāng)前，大部分醫(yī)院采用PACS（Picture Archiving and Communication System）系統(tǒng)儲(chǔ)存每天產(chǎn)生的海量醫(yī)學(xué)圖像，如果能從PACS中找出病情類似的圖像病歷，則可以為醫(yī)生的診斷提供重要依據(jù)，尤其是對(duì)于經(jīng)驗(yàn)不夠豐富的醫(yī)生更是如此，而且在教學(xué)中也經(jīng)常需要大量的相似病例圖像進(jìn)行分析研究。由于語(yǔ)言描述與圖像內(nèi)容之間存在差距，因此這種圖像的尋找過(guò)程不能夠簡(jiǎn)單的通過(guò)文本搜索來(lái)進(jìn)行，這就需要基于圖像內(nèi)容的醫(yī)學(xué)圖像搜索技術(shù)，同時(shí)結(jié)合醫(yī)院的PACS系統(tǒng)，將之前的影像數(shù)據(jù)充分利用起來(lái)，為疾病診斷、教學(xué)科研和圖像統(tǒng)計(jì)分析提供重要的支持。 【展開】 【收起】