牟春华

【摘 要】现如今，我国的科学技术发展十分迅速，尘肺病诊断主要依据医学影像学的判断，目前人工智能（AI）已经运用到尘肺病医学影像学的辅助诊断上。临床上贰期和叁期尘肺病诊断并不困难，困难之处在于无尘肺病和壹期尘肺病的诊断，其诊断结论往往差异很大，特别是诊断经验不足的医师很容易出现漏诊、误诊的情况。AI技术在尘肺病影像诊断中的应用就是着重解决无尘肺病和壹期尘肺分类诊断的问题。本文综述了近年来AI技术在尘肺病诊断中的应用研究，重点阐述支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）这两种AI技术在尘肺病分类诊断中的应用，并分析其优缺点;展望卷积神经网络（CNN）技术和其他AI深度学习算法在未来应用到尘肺病图像分类的可能，分析其存在的困难及今后突破的

方向。

【关键词】尘肺;人工智能;支持向量机;人工神经网络

【中图分类号】R587.1【文献识别码】B    【文章编号】1002-8714（2020）07-0026-01

引 言

尘肺病是我国最主要的职业病之一，其发病机制复杂，主要过程如下：当尘粒进入上呼吸道及肺泡后，约有2%～3%最终沉积于肺泡壁，继而被人体组织内的巨噬细胞吞噬、消化，而后被排出体外或转运至淋巴系统。当人体吸入大量游离二氧化硅（SiO2）尘粒时，后者在肺泡壁内大量积聚，由于超出机体对其清除的能力，常引起以白细胞和巨噬细胞浸润为主的巨噬细胞肺泡炎。当吸入的粉尘量超出含尘巨噬細胞（尘细胞）的转运和分解能力时，尘细胞和粉尘颗粒将会积聚于肺实质及间质内。……