Bu çalışma, pulmoner nodüllerin klinik tanı ve prognoz değerlendirmesi için daha iyi karakterize edilmesi için sürekli bir 3D rekonstrüksiyon modeli oluşturmayı amaçlamaktadır. AI güdümlü görüntüleme teknolojisinin derin entegrasyonu ve pulmoner nodül hastalığı tanı ve tedavisi, bu araştırma alanındaki son gelişmelerden bazılarıdır. Tıbbi görüntüleme, doğal dil işleme, sayısallaştırma, alan tasarımı sınıfı ve klinik tanı ve tedavi senaryosu risklerinin kombinasyonu bu alandaki son gelişmelerdir.

Yavaş yavaş, üç boyutlu görüntüleme oluşturmak, pulmoner nodüllerin özelliklerini ayırt etmek ve geleneksel Çin tıbbının etkinliğinin uzun vadeli takibini yapmak, hastalığın önlenmesi ve tedavisi için tedavi planının optimize edilmesine yardımcı olur. Bu dijital modelle üretilen görüntüler doğru ve sezgiseldir, yanlış pozitiflerden ve yanlış negatiflerden kaçınır ve tarama ekipmanına duyarlı değildir. Bu çalışmanın sonucu, pulmoner nodüllerin klinik kanıta dayalı sınıflandırılmasına, prognozuna, değerlendirilmesine ve tedavi planlarının üç boyutlu özel özelliklere dayalı optimizasyonuna yardımcı olmaktadır.

Araştırma odağımız dijitalleşmeyi, yapay zekayı, görüntülemeyi ve geleneksel Çin tıbbının klinik tedavi planlarının değerlendirilmesini ve optimizasyonunu birleştirerek uygun maliyetli ve daha iyi tedavi planları oluşturmayı içerir.