期刊简介
本刊是由中国科学院主管，经国家科委、新闻出版署审核批准的理、工、医相结合的国家级学术刊物，杂志创刊于1985年，现为月刊(内文160页，约35万字)。杂志主要刊出放射学(包括CT、MRI、普通X线)、超声医学、介入治疗学、影像技术学、超声工程学、电子内镜学、核医学等学科的最新研究成果。本刊主要特点是：①综合影像；②信息量大；③理、工、医相结合；④传播及时。该刊是基础科研人员和临床医务人员学术交流的园地，是广大医生晋升中高级职称的重要依据，也是中国科学院唯一的医学工程技术与临床相结合的刊物。
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首页>中国医学影像技术杂志
- 杂志名称：中国医学影像技术杂志
- 主管单位：中国科学院
- 主办单位：中国科学院声学研究所
- 国际刊号：1003-3289
- 国内刊号：11-1881/R
- 出版周期：月刊
期刊荣誉：《CAJ-CD》规范执行优秀奖期刊期刊收录：JST 日本科学技术振兴机构数据库(日), 上海图书馆馆藏, 国家图书馆馆藏, CSCD 中国科学引文数据库来源期刊(含扩展版), 医学文摘, 哥白尼索引(波兰), 文摘与引文数据库, SA 科学文摘(英), 北大核心期刊(中国人文社会科学核心期刊), 万方收录(中), 文摘杂志, 知网收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 维普收录(中)
应用计算机人工神经网络系统结合CT与PET鉴别良、恶性肺结节
聂永康；赵绍宏；王瑞民；吴坚；蔡祖龙；杨立
关键词：肺肿瘤, 单发肺结节, 诊断, 计算机辅助
摘要：目的 利用肺结节CT、PET特征,开发计算机人工神经网络(ANN)辅助诊断系统,评价其对肺结节良恶性的鉴别能力.方法 连续收集112例肺内单发小结节(<3.0 cm)患者,均接受PET/CT及胸部CT检查,二者间隔小于1个月.112例患者中恶性肺结节52例,良性60例,均经组织学或临床随诊证实.利用结节的CT特征及PET特征开发计算机ANN辅助诊断系统.计算机ANN的训练及测试采用Round-Robin方法.采用ROC方法评价计算机ANN输出结果并进行统计学分析.结果 CT计算机ANN程序采用20个输入单元,包括4个临床特征及16个CT特征,ROC曲线下面积(Az)为0.83;PET计算机ANN程序采用4个临床特征及1个PET特征作为5个输入单元,Az值为0.91;CT+PET计算机ANN程序采用临床特征CT及PET所有21个输入单元.Az值为0.95.与CT计算机ANN程序、PET计算机ANN程序相比,CT+PET计算机ANN程序输出结果明显提高(p=0.015、0.037).结论 CT+PET ANN计算机辅助诊断程序输出结果优于单纯PET或CT计算机ANN结果.当PET对肺结节诊断有困难时,结节的CT特征有助于鉴别诊断.
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