Ziel dieser Studie ist es, ein kontinuierliches 3D-Rekonstruktionsmodell zu erstellen, um die Lungenknoten für die klinische Diagnose und Prognosebewertung besser charakterisieren zu können. Die tiefe Integration von KI-gesteuerter Bildgebungstechnologie und der Diagnose und Behandlung von Lungenknotenerkrankungen sind einige der jüngsten Entwicklungen in diesem Forschungsbereich. Die Kombination aus medizinischer Bildgebung, Verarbeitung natürlicher Sprache, Digitalisierung, Felddesign sowie Risiken für klinische Diagnose- und Behandlungsszenarien sind die jüngsten Fortschritte auf diesem Gebiet.
Die schrittweise Etablierung einer dreidimensionalen Bildgebung, die Unterscheidung von Merkmalen von Lungenknoten und die langfristige Verfolgung der Wirksamkeit der traditionellen chinesischen Medizin tragen dazu bei, den Behandlungsplan für die Vorbeugung und Behandlung von Krankheiten zu optimieren. Die mit diesem digitalen Modell erzeugten Bilder sind genau und intuitiv, vermeiden Fehlalarme und Fehlnegative und sind unempfindlich gegenüber Scangeräten. Die Ergebnisse dieser Studie helfen bei der klinisch evidenzbasierten Klassifizierung von Lungenknoten, der Prognose, der Bewertung und der Optimierung von Behandlungsplänen auf der Grundlage dreidimensionaler Besonderheiten.
Unser Forschungsschwerpunkt umfasst die Kombination von Digitalisierung, künstlicher Intelligenz, Bildgebung sowie der Evaluierung und Optimierung klinischer Behandlungspläne der Traditionellen Chinesischen Medizin, um kostengünstige und bessere Behandlungspläne zu erstellen.
