人工智能结合PET/CT与高分辨CT对肺部炎性肉芽肿结节定性分析的临床研究

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【摘要】 目的 研究人工智能实现正电子发射断层/计算机断层显像（positron emission tomography/computed tomography，PET/CT）结合高分辨CT进行肺部炎性肉芽肿结节多参数定性诊断的价值。方法 选取2020年1月1日—2023年4月30日赣州市人民医院存储的肺结节PET/CT图像、高分辨率CT图像及数据，基于3D CNN网络模型和XGboost分类器建立双通道联合模型，通道1输入结构化的结节特征信息和患者基本信息，通道2输入图像数据，以2020年1月1日—2022年9月30日肺结节图像及数据材料作为训练样本，以2022年10月1日—2023年4月30日的肺结节图像及数据材料作为测试样本，进行20×20×20、30×30×30、40×40×40 3种体素尺度图像的模型性能实验。（剩余7427字）