Ein digitales 3D-Modell für die Diagnose und Behandlung von Lungenknoten

Die dreidimensionale (3D) Rekonstruktion von Lungenknoten anhand medizinischer Bilder hat neue technische Ansätze für die Diagnose und Behandlung von Lungenknoten eingeführt, die zunehmend von Ärzten und Patienten anerkannt und übernommen werden. Nichtsdestotrotz ist die Konstruktion eines relativ universellen digitalen 3D-Modells von Lungenknoten für Diagnose und Behandlung aufgrund von Geräteunterschieden, Aufnahmezeiten und Knotentypen eine Herausforderung. Das Ziel dieser Studie ist es, ein neues digitales 3D-Modell von Lungenknoten vorzuschlagen, das als Brücke zwischen Ärzten und Patienten dient und auch ein hochmodernes Werkzeug für die Vordiagnose und prognostische Bewertung darstellt. Viele KI-gesteuerte Methoden zur Erkennung und Erkennung von Lungenknoten verwenden Deep-Learning-Techniken, um die radiologischen Merkmale von Lungenknoten zu erfassen, und diese Methoden können eine gute Leistung im Bereich unter der Kurve (AUC) erzielen. Falsch positive und falsch negative Ergebnisse bleiben jedoch eine Herausforderung für Radiologen und Kliniker. Die Interpretation und Ausprägung von Merkmalen aus Sicht der Pulmonalknotenklassifikation und -untersuchung ist nach wie vor unbefriedigend. In dieser Arbeit wird eine Methode zur kontinuierlichen 3D-Rekonstruktion der gesamten Lunge in horizontaler und koronaler Position durch die Kombination bestehender medizinischer Bildverarbeitungstechnologien vorgeschlagen. Im Vergleich zu anderen anwendbaren Methoden ermöglicht diese Methode den Anwendern, Lungenknoten schnell zu lokalisieren und ihre grundlegenden Eigenschaften zu identifizieren, während sie gleichzeitig Lungenknoten aus mehreren Perspektiven betrachten, wodurch ein effektiveres klinisches Werkzeug für die Diagnose und Behandlung von Lungenknoten bereitgestellt wird.