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摘要
气道黏液栓是支气管哮喘(简称哮喘)的重要临床特征, 和疾病预后有关。临床上, 胸部CT是评估气道黏液栓的首选工具。目前CT影像的解读依赖于人工阅片, 但哮喘患者的气道黏液栓多分布于中小气道, 肉眼难以识别, 同时人工阅片过度依赖于医生的经验, 效率低下。近年来, 深度学习和大数据技术不断进展, 将人工智能(AI)辅助阅片技术引入临床应用, 显著提高了黏液栓识别的效率和准确性。当下AI辅助气道黏液栓识别在囊性纤维化、慢性阻塞性肺疾病和哮喘等呼吸道疾病中均有应用, 在黏液栓识别方面的高准确性以及与人工阅片的高一致性也得到证实。因此将AI技术应用于哮喘患者黏液栓的识别十分有意义。
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