生成一段类似的文本描述:胸廓对称。两肺上叶(IM14,20)可见微小结节影,较大者直径约为4mm,边界 欠清,两肺尖可见少许纤维灶,余双肺野清晰,肺纹理走行自然,气管及叶、段支气管通畅。纵隔无偏移,其内未发现异常结节灶,心脏、大血管形态,大 小未见异常。双侧胸膜无增厚,胸腔内未见积液影
时间: 2023-03-30 13:01:25 浏览: 69
根据检查结果,患者的胸廓对称,两肺上叶可见微小结节影,较大者直径约为4mm,边界欠清,两肺尖可见少许纤维灶,余双肺野清晰,肺纹理走行自然,气管及叶、段支气管通畅。纵隔无偏移,其内未发现异常结节灶,心脏、大血管形态,大小未见异常。双侧胸膜无增厚,胸腔内未见积液影。
相关问题
深度学习肺部CT图像分割算法
深度学习肺部CT图像分割算法是利用深度学习技术,通过对肺部CT图像进行训练和学习,实现对肺部区域的分割。该算法主要包括以下几个步骤:
1. 数据预处理:将肺部CT图像进行预处理,包括去除胸廓、调整图像大小、灰度归一化等。
2. 构建模型:使用深度学习模型,如U-Net、FCN等,对肺部CT图像进行训练。模型的训练过程中需要采用相关的方法对模型进行优化,如交叉熵损失函数、SGD优化器等。
3. 分割肺部区域:对肺部CT图像进行分割,得到肺部区域的二值图像。
4. 后处理:对分割结果进行后处理,包括去除噪声、填充空洞等,以得到更加准确的肺部区域分割结果。
该算法的应用可以帮助医生快速准确地分析肺部CT图像,准确诊断肺部疾病,并为肺部疾病的治疗提供有效的指导。
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