【摘 要】
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肺癌是当前全世界死亡率最高的恶性肿瘤,而筛查是发现早期肺癌的重要手段,但存在假阳性的问题。计算机辅助诊断虽然可提高筛查效率,但仍需要寻找能更好地提取疾病信息的指标,以辅助医师诊断。与传统欧式几何相比,数学学科中的分形是研究自然界不规则几何形态的重要工具,其分数维更适合刻画复杂的肺部结构,以提供更为丰富的肺部医学影像图像信息。目前研究多集中于分形分析在肺癌和慢性阻塞性肺疾病中的应用。在方法上,联合其
【机 构】
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中国医学科学院基础医学研究所北京协和医学院基础学院流行病与卫生统计学系
【基金项目】
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中国医学科学院医学与健康科技创新工程(2017-I2M-1-009)。
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肺癌是当前全世界死亡率最高的恶性肿瘤,而筛查是发现早期肺癌的重要手段,但存在假阳性的问题。计算机辅助诊断虽然可提高筛查效率,但仍需要寻找能更好地提取疾病信息的指标,以辅助医师诊断。与传统欧式几何相比,数学学科中的分形是研究自然界不规则几何形态的重要工具,其分数维更适合刻画复杂的肺部结构,以提供更为丰富的肺部医学影像图像信息。目前研究多集中于分形分析在肺癌和慢性阻塞性肺疾病中的应用。在方法上,联合其他影像学指标以及开发适用性更好的分形维数计算方法是未来的研究方向。
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