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发布时间:2020-01-20    

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三、GGN智能辅诊技术的未来发展趋势综上所述,在对肺部磨玻璃结节良恶性智能辅助诊断方面,一些影像学征象和智能辅诊方法较常采用,如采用CT、MRI、PET-CT、PET-MRI等影像学手段探究GGN影像学征象与良恶性诊断的相关性,密度直方图、列线图、逻辑回归分析等传统计算机算法。深度学习、影像组学、诊断模型、辅助系统等新兴智能辅诊技术也越来越多地引入,并在一定程度上提升了肺部CAD系统性能,且有效提高磨玻璃结节良恶性鉴别诊断的准确度和鲁棒性。但目前专门针对磨玻璃结节的智能辅诊方法依旧有限,现有的预测手段尚有较大的发展潜力。现有的辅诊系统和软件针对GGN的诊断假阳性发生率仍较高,远未达到临床广泛普及应用的地步。在后续发展中,GGN的辅诊技术除了算法上的更新外,更应基于全国性大范围GGN数据的收集训练以及多模态图像的识别诊断上,以期进一步提升肺结节自动识别诊断的准确度和特异性,更早地应用于临床。还记得里尔克一再地对来信者谈起寂寞,内心的寂寞是难以坚守的,除非有更为重大的事物生于其间,并值得我们去爱。寂寞中去爱,其实是引向成熟的根本动力,在自身内完成一个世界,其间的信仰与坚忍,是自我不致失守的保证。是的,不失自我的唯一保证就是内心要常驻伟大事物,空虚的心灵不值得也无法坚守。守住寂寞,并从中走向广阔,所有真实的生活在于勇敢地去相遇。但终因多种因素,此番学习的阅读面还有待进一步拓宽,前番在试图进一步整理出儿童心理发展的四阶段时,强烈地感到体系也还待进一步建构。