简介：摘要：肺癌是全球范围内发病率和死亡率最高的恶性肿瘤之一，早期诊断对于提高患者的生存率和生活质量至关重要。然而，传统的诊断方法存在诸多局限性，如低敏感性、高假阳性率和高成本等。近年来，深度学习技术在医疗领域取得了显著的成功，特别是在图像处理、自然语言处理和语音识别等方面。本文将综述深度学习在肺癌早期诊断中的应用，探讨其在提高诊断准确性和效率方面的潜力，同时分析当前面临的挑战和未来发展方向。
简介：摘要：神经退行性疾病是一类由于神经系统细胞逐渐退化和死亡导致的疾病，常见的包括阿尔茨海默病（AD）、帕金森病（PD）和亨廷顿舞蹈病（HD）等。这些疾病具有发病隐匿、进展迅速且难以治愈的特点，因此早期诊断对于疾病的干预和治疗至关重要。近年来，随着高分辨率脑影像技术和智能影像分析方法的快速发展，其在神经退行性疾病早期诊断中的应用逐渐受到关注。本文综述了智能影像分析在神经退行性疾病早期诊断中的潜力，重点探讨了功能磁共振成像（fMRI）和机器学习等技术在该领域的应用进展和挑战。
简介：摘要：近年来，随着医学影像技术的快速发展，放射影像在脊柱疾病诊断中发挥着越来越重要的作用。本文综述了放射影像在脊柱疾病诊断中的最新进展，包括X线成像、计算机断层扫描（CT）、磁共振成像（MRI）等技术的应用，以及人工智能（AI）和深度学习（DL）在脊柱影像分析中的前景。通过详细的文献回顾和案例分析，本文探讨了这些技术在脊柱疾病诊断中的优势、挑战和未来发展方向，旨在为临床医生提供更全面、准确的诊断手段。
深度学习在肺癌早期诊断中的应用与挑战
智能影像分析在神经退行性疾病早期诊断中的潜力
放射影像在脊柱疾病诊断中的最新进展
