Un modèle numérique 3D pour le diagnostic et le traitement des nodules pulmonaires

La reconstruction tridimensionnelle (3D) des nodules pulmonaires à l’aide d’images médicales a introduit de nouvelles approches techniques pour le diagnostic et le traitement des nodules pulmonaires, et ces approches sont progressivement reconnues et adoptées par les médecins et les patients. Néanmoins, la construction d’un modèle numérique 3D relativement universel des nodules pulmonaires pour le diagnostic et le traitement est difficile en raison des différences entre dispositifs, des temps de prise de vue et des types de nodules. L’objectif de cette étude est de proposer un nouveau modèle numérique 3D des nodules pulmonaires qui sert de pont entre les médecins et les patients et constitue également un outil de pointe pour le prédiagnostic et l’évaluation pronostique. De nombreuses méthodes de détection et de reconnaissance des nodules pulmonaires pilotées par l’IA utilisent des techniques d’apprentissage profond pour capturer les caractéristiques radiologiques des nodules pulmonaires, et ces méthodes peuvent atteindre une bonne performance sous la courbe (ASC). Cependant, les faux positifs et les faux négatifs demeurent un défi pour les radiologistes et les cliniciens. L’interprétation et l’expression des caractéristiques du point de vue de la classification et de l’examen des nodules pulmonaires ne sont toujours pas satisfaisantes. Dans cette étude, une méthode de reconstruction 3D continue de l’ensemble du poumon en position horizontale et coronale est proposée en combinant les technologies de traitement d’images médicales existantes. Par rapport à d’autres méthodes applicables, cette méthode permet aux utilisateurs de localiser rapidement les nodules pulmonaires et d’identifier leurs propriétés fondamentales tout en observant les nodules pulmonaires sous de multiples perspectives, fournissant ainsi un outil clinique plus efficace pour diagnostiquer et traiter les nodules pulmonaires.