开放期刊系统

肺部结节的 CT 影像诊断研究进展

孙 乃林, 孙 莎莎, 宋 文

摘要

肺癌是我国发生率较高的恶性肿瘤之一,该疾病在早期无明显临床表现,随着疾病的进展逐渐产生不适感,此时
多数患者已经进入中晚期,五年生存率较低。随着影像学技术的发展,在肺部检查中使用 CT 影像学,能够提高肺部结节
的发生率,并能根据肺部结节的 CT 影像学性质,作出针对性处理方式。肺部结节良恶性鉴定及治疗措施,是当前研究的
重点内容,本文着重分析肺部结节 CT 影像学在临床中的应用,对 CT 诊断的发展现状及未来趋势进行相关研究。

关键词

肺部结节;CT;影像学诊断;研究进展

全文:

PDF

参考

[1] 郭浩阳 , 陈浩 , 汪伟 , 等 . 2004-2019 年中国肺癌死

亡分布及趋势 [J]. 济宁医学院学报 ,2022,45(3):167-170,175.

[2] 党静 , 马新颜 , 段宇帆 .2019 年河北省石家庄市肿

瘤登记地区肺癌发病、死亡情况及 2014—2019 年变化趋势

分析 [J]. 中国肿瘤 ,2023,32(12):891-898.

[3] 汪靖婷 , 钟飞扬 , 甘甜 , 等 . 基于临床及 CT 影像组

学特征构建周围型小细胞肺癌与肺腺癌诊断模型的研究 [J].

临床放射学杂志 ,2023,42(3):406-410.

[4] 王 俊 青 , 闫 迪 , 毛 瑞 . 低 剂 量 螺 旋 CT 联 合 血 清

VEGF、CEA、CA125 水平检测在早期肺癌诊断中的价值 [J].

实用癌症杂志 ,2023,38(3):418-421.

[5] Bhandary A , Prabhu G A , Rajinikanth V ,et al.Deeplearning framework to detect lung abnormality – A study with

chest X-Ray and lung CT scan images[J].Pattern Recognition

Letters, 2020, 129:271-278.DOI:10.1016/j.patrec.2019.11.013.

[6] 李彩云 , 张玉顺 , 鱼军 , 等 . 半自动实性肺结节大小

测量能够提高不同观察者间肺部影像报告和数据系统分类

的一致性 [J]. 实用放射学杂志 ,2022,38(11):1770-1774.

[7] Huang X , Sun W , Tseng T L ,et al.Fast and fully-

automated detection and segmentation of pulmonary nodules in

thoracic CT scans using deep convolutional neural networks[J].

Computerized Medical Imaging and Graphics, 2019.

[8] 杨 桂 才 . 肺 部 影 像 报 告 和 数 据 系 统 分 级 与 CT

征 象 对 孤 立 性 肺 结 节 的 定 性 诊 断 价 值 [J]. 医 药 论 坛 杂

志 ,2022,43(12):98-100.

[9] Venkadesh K V , Setio A A A , Schreuder A ,et al.Deep

Learning for Malignancy Risk Estimation of Pulmonary Nodules Detected

at Low-Dose Screening CT[J].Radiology, 2021, 300(60):204433.

[10] 黄训波 , 刘祥治 , 邱创嘉 , 等 . 良恶性肺部孤立局

灶性磨玻璃密度结节 CT 征象及临床诊断价值 [J]. 影像研究

与医学应用 ,2020,4(17):146-147.

[11] 丁 鲁 敏 , 孙 希 文 . 浸 润 性 肺 腺 癌 的 倍 增 时 间

与 驱 动 基 因 状 态 的 相 关 性 [J]. 同 济 大 学 学 报( 医 学

版),2024,45(2):182-188.

[12] Zoltán Káplár, Essa N B , Balaji N ,et al.Conventional

CT and PET/CT imaging in the evaluation and management of

subsolid pulmonary nodules: an overview of the literature and author

recommendations[J].Clinical and Translational Imaging, 2023.

[13] 邱珏 , 徐玉华 . 高分辨 CT 检查对肺部结节患者原位

癌及浸润性癌鉴别诊断价值 [J]. 影像技术 ,2023,35(5):21-25,34.

[14] 孙华聪 , 彭延军 , 郭燕飞 , 等 . 3D 多尺度深度卷积神

经网络肺结节检测 [J]. 中国图象图形学报 ,2021,26(7):1716-1725.

[15] 王 智 , 武 艳 飞 , 李 晓 凤 . 三 维 卷 积 神 经 网 络

预 测 肺 腺 癌 患 者 肺 CT 内 并 发 结 节 属 性 [J]. 实 用 肿 瘤 杂

志 ,2021,36(3):240-246.

[16] 蓝燚锋 , 叶艺先 , 蔡宇超 . 计算机辅助检测系统

(CAD) 在 16 层 CT 低剂量肺癌筛查肺结节检出中的应用价值

[J]. 中国医药指南 ,2019,17(23):5-7.

[17] 张春燕 . 肺部磨玻璃样小结节 ( 最大径≤ 1 cm) 应

用 CT 靶扫描联合多维重建鉴别诊断良恶性的临床研究 [J].

影像研究与医学应用 ,2022,6(23):109-111.

[18] 胡栩晟 , 郭艺帆 , 李鲁 , 等 . 肺结节超高分辨率 CT

靶扫描影像组学联合机器学习在原位腺癌与微浸润腺癌鉴

别中的价值 [J]. 浙江临床医学 ,2023,25(9):1294-1296.

[19] L I , S H I W E I , L I U , D A N D A N . A U T O M A T E D

CLASSIFICATION OF SOLITARY PULMONARY NODULES

USING CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK BASED

ON TRANSFER LEARNING STRATEGY[J]. Journal of

mechanics in medicine and biology,2021,21(5). DOI:10.1142/

S0219519421400029.

[20] 梁付奎 , 傅晓琴 , 李彩琴 , 等 . 人工智能 AI 联合低

剂量肺部 CT 扫描在肺结节诊断中的应用价值分析 [J]. 影像

研究与医学应用 ,2023,7(15):28-30.


(17 摘要 Views, 59 PDF Downloads)

Refbacks

  • 当前没有refback。