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基于数字孪生的肺结节诊断
作者姓名:张在房  孙金  高楠  雷撼
作者单位:1.上海大学机电工程与自动化学院200444;2.上海大学理学院200444;3.上海浦南医院200125;
基金项目:浦东新区卫生系统重点亚专科建设资助项目(PWZy2020-15)。
摘    要:为解决肺结节诊断难度大的问题,提出基于数字孪生的肺结节诊断技术思路。采用智能算法、模型融合、虚实交互等关键技术建立了肺结节诊断的数字孪生框架。通过重建算法构建了肺三维虚拟模型,建立了肺结节诊断系统的虚拟实体;利用深度学习技术对数据进行迭代分析生成肺结节检测模型,与三维虚拟模型结合提升交互性,实现了对肺结节的智能检测;通过随访更新患者数据构建肺结节的动态预测模型,完成了肺结节分析与诊断,满足了可视化监控、健康管理等需求。以实际案例进行了肺结节的检测与诊断,验证了所建系统的可行性。

关 键 词:数字孪生  肺结节诊断  三维虚拟模型  智能检测  动态预测
本文献已被 维普 等数据库收录!
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