著者スポットライト:肺結節の診断と治療のための3Dデジタルモデル

この研究は、臨床診断と予後評価のために肺結節をよりよく特徴付けるための連続3D再構成モデルを作成することを目的としています。AI主導の画像技術と肺結節疾患の診断と治療の深い統合は、この研究分野における最近の開発の一部です。医用画像、自然言語処理、デジタル化、フィールド設計のクラス、および臨床診断および治療シナリオのリスクの組み合わせは、この分野における最近の進歩です。

徐々に、3次元イメージングを確立し、肺結節の特徴を区別し、伝統的な漢方薬の有効性を長期的に追跡することで、病気の予防と治療のための治療計画を最適化するのに役立ちます。このデジタルモデルで生成された画像は、正確で直感的で、誤検知や偽陰性を回避し、スキャン機器に敏感ではありません。本研究の成果は、臨床的エビデンスに基づく肺結節の分類、予後予測、評価、および3次元の特殊特徴に基づく治療計画の最適化に役立ちます。

私たちの研究の焦点には、デジタル化、人工知能、イメージング、および伝統的な中国医学の臨床治療計画の評価と最適化を組み合わせて、費用効果が高くより良い治療計画を作成することが含まれます。