【摘 要】
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基于人工智能的肺结节辅助诊断、辅助检测对于肺癌早期筛查具有重要意义。由于当前产品通常采用监督学习，研发与测试过程需要高质量的胸部CT肺结节数据集。目前，此类数据集的构
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基于人工智能的肺结节辅助诊断、辅助检测对于肺癌早期筛查具有重要意义。由于当前产品通常采用监督学习，研发与测试过程需要高质量的胸部CT肺结节数据集。目前，此类数据集的构建和质量控制尚未建立具体的技术规范，业内处于探索阶段。随着人工智能医疗器械标准化的推进，关于数据集通用要求的标准正在起草。为促进产业发展、推进标准化进程，本文以训练集为案例，提出了胸部CT肺结节数据集的构建流程，包括数据采集、数据标注等环节。同时，本文解释了该类数据集质量特性的表现形式，提供了质量控制思路。本文旨在为数据集制造责任方提供参考路线，保障数据资源的有序供给，促进肺结节人工智能产品的研发生产。
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