通讯作者: 周建国, 13645132158@163.com

DOI：10.12201/bmr.202504.00068

Progress in CT AI diagnosis of pulmonary nodules

• 摘要：随着低剂量CT筛查的普及,肺结节的检出率显著提高。人工智能(AI)技术的快速发展为肺结节的精准诊疗带来了革命性突破。本文系统综述了AI在肺结节检测、良恶性鉴别、病理分型预测及治疗规划中的最新研究进展。深度学习算法及多模态融合模型在肺结节检出、良恶性鉴别及临床治疗方法选择方面具有明显应用优势,基于影像组学的预测模型可准确评估结节的侵袭性和基因突变状态,尽管面临数据标准化和临床转化等挑战,AI技术正推动肺结节诊疗向智能化、精准化方向发展。

  关键词： 人工智能; 肺结节诊疗; 多模态融合; 影像组学

   

  Abstract: With the popularization of low-dose CT screening, the detection rate of pulmonary nodules has significantly increased. The rapid development of artificial intelligence (AI) technology has brought revolutionary breakthroughs to the precise diagnosis and treatment of pulmonary nodules. This article systematically reviews the latest research progress of AI in the detection of pulmonary nodules, the differentiation of benign and malignant nodules, the prediction of pathological types, and treatment planning. Deep learning algorithms and multimodal fusion models have obvious application advantages in the detection of pulmonary nodules, the differentiation of benign and malignant nodules, and the selection of clinical treatment methods. Prediction models based on radiomics can accurately assess the invasiveness and gene mutation status of nodules. Despite facing challenges such as data standardization and clinical transformation, AI technology is promoting the development of pulmonary nodule diagnosis and treatment towards intelligence and precision.

  Key words: artificial intelligence; diagnosis and treatment of pulmonary nodules; multimodal fusion; imaging omics

  提交时间：2025-04-23

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