影像组学和深度学习在急性呼吸窘迫综合征早期识别和预测中的应用
杨杰1
黄佳捷1
刘宁1
葛慧青2
陈俊翔3
洪玉才1
章仲恒1
1.310000 浙江 杭州,浙江大学医学院附属邵逸夫医院急诊科2.310000 浙江 杭州,浙江大学医学院附属邵逸夫医院呼吸治疗科3.5607 Baum Blvd, Pittsburgh, Pennsylvania, US,匹兹堡大学生物信息学系
摘要：急性呼吸窘迫综合征(ARDS)是一种常见且严重的呼吸系统疾病,早期准确诊断和预测对于患者的治疗和预后至关重要.影像组学是一种整合多种医学影像数据的新兴技术,结合深度学习可以实现对ARDS早期病变的全面评估.通过对大量患者的影像数据进行分析,可以建立准确的ARDS预测模型,并为临床医生提供更好的治疗决策支持.本文将重点介绍影像组学和深度学习在ARDS早期识别和预测中的优势与挑战,并探讨其在临床实践中的潜在应用价值.通过促进这些新技术在ARDS管理中的应用,希望可以改善患者的预后,提高患者生存率.
关键词：影像组学急性呼吸窘迫综合征(ARDS)深度学习预测预后
论文发表日期：2023-10-10
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：7( 819-825 )
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