编委会
名誉主编
戴建平 祁 吉 Chi-Shing Zee（美国）肖湘生 郭启勇 冯晓源 徐 克 鱼博浪
资深编委
刘玉清 周康荣 蒋学祥 马大庆 张雪林 张云亭 章士正 周翔平 陈克敏 龚洪翰
王德杭 梁碧玲 赵 斌 刘怀军 刘斯润 杨广夫 魏经国 董季平 王泽忠 孟兆瑞
刘振堂 贺洪德
主 编
宦 怡 郭佑民
副主编
孙立军 王 玮 刘士远 杨军乐 王霄英 陶晓峰 宋 彬 白芝兰 杨 健
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基于形态特征的肺癌CT图像计算机辅助诊断初探
作者： 胡玉娜 [1] ; 冯开颜 [2] ; 张志勇 [1] ; 施裕新 [1] ; 王青乐 [1]
摘要：目的评价计算机辅助诊断（computer-aideddiagnosis，CAD）在孤立性肺结节定性诊断中的价值。方法收集30例有病理结果的肺结节CT图像。6名具有不同临床经验的受试者首先独立阅读CT图像，判断良恶性，再应用课题纰制作的软件，判断肺结节的良恶性。比较6名受试者软件使用前后的敏感度、特异度和准确率。结果CAD使诊断敏感度由71．93%；（82／114）提高到80．70％（92／114），特异度南45．45％（30／66）下降到30.30％（20／66），准确率（62．22％．112／180）无改变。结论计算机辅助诊断可以提高肺癌诊断的敏感度。调整征象组的设置，用图片来指导征象的判断，改进算法，有可能改善辅助诊断的结果。
关键字： 肺 计算机辅助诊断 孤立性肺结节 肺癌 体层摄影术 X线汁算机