基于数字孪生的肺结节诊断 |
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作者姓名: | 张在房 孙金 高楠 雷撼 |
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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; |
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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)。 |
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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。
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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 |
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