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肺癌的高发病率和死亡率严重威胁着人类健康和生命,是亟待解决的公共健康安全问题之一.目前肺癌的早期筛查主要通过计算机断层扫描(computed tomography,CT)来完成,人工阅读大量的CT图片及数据工作量繁重、工作效率低,且极易漏诊及误诊,已不能很好地满足临床需求.计算机辅助诊断作为一种智能的医学图像处理技术能够提供有效的辅助诊断信息、减轻医生工作负担、提高医生工作效率及诊断准确率.将计算机辅助诊断技术与CT影像相结合诊断早期癌症,已成为医学领域的研究热点.本文将从计算机辅助诊断的机器学习和深度学习两个方面概述智能分析诊断早期肺癌的最新研究进展.