人工智能技术在肺癌诊断中的研究进展和应用

随着科技的飞速发展,人工智能 （Artificial Intelligence,AI） 在医疗领域的应用愈发广泛,特别是在肺癌诊断方面备受瞩目。肺癌早期诊断对治疗和生存率至关重要,而 AI的应用有助于医生更精准地诊断肺癌,提高准确性和效率。 本文将详细介绍AI技术在肺癌诊断方面的研究进展,涵盖肺癌筛查、影像学诊断、基因突变检测、血液肿瘤标志物检测以及病理学检测等多个方面。然而,AI在肺癌诊断中的应用仍面临一些挑战,需要进一步的研究和改进。     

周围型肺癌与结核球的X线鉴别诊断

周围型肺癌与结核球在X线胸片上均呈现为球型或近似于球型的占位性病灶，它们在形态上有很多相似之处。因此，必须明确鉴别诊断。由于它们的发病原因不同，X线影像上也有很多不同，我们要认清不同特点，它们之间的鉴别诊断并不难，本文从理论上分别论述周围型肺癌及结核球的不同X线表现，从而根据其不同X线表现阐述它们之间的鉴别诊断。     

纵隔五区分法在实际应用中的意义

纵隔位于胸腔正中，两肺之间，两侧为纵隔胸膜和肺门，前为胸骨，后为胸椎，上界为胸腔入口，下界为膈肌，纵隔是一个统一结构，因常见原发性纵隔肿瘤的发病部位有一定的规律性。为描述方便，人为地把纵隔划分为若干区。纵隔的分区方法不尽相同，有九区分法，六区分法，五区分法，四区分法，在实际工作中，笔者认为五区分法较为简便实用，在纵隔肿瘤的鉴别诊断上有重要意义。