李娟娟 杜伟 周舟 段福东 肖允艳 杨琳 刘敏

摘要：尽管治疗有所进步，肺癌仍然是全世界范围内与癌症相关的死亡的主要原因，这很大程度上与许多患者在初诊时已经患有晚期疾病有关。由于大多数肺癌最初以结节的形式出现，因此将肺结节正确分类为早期肺癌对于降低肺癌的发病率和死亡率至关重要。人工智能（AI）算法在恶性病变的自动检测，分割和计算机辅助诊断中起着至关重要的作用。在现有算法中，放射学及基于深度学习的类型似乎是最有前途的。这篇综述将从计算机辅助诊断的放射学和深度学习方面概述AI在肺结节分类及早期肺癌筛查中的应用最近取得的进展。

关键词：人工智能;放射学;深度学习;计算机辅助诊断;肺结节;肺癌

【中图分类号】R563 【文献标识码】A 【文章编号】1673-9026（2021）07-337-03

根据世界卫生组织的数据[1]，在全世界与癌症相关的死亡中，肺癌是最常见的原因。尽管肺癌的一年生存率有所提高，但五年或五年以上的净生存率低至13.8%[2]，这主要因为最初诊断时，高达55%的患者已经处于肺癌晚期阶段 [3]。孤立的肺结节其中很大一部分可能是可以治愈的早期肺癌，因此肺结节作为早期肺癌的准确分类对于降低肺癌的发病率和死亡率至关重要。幸运的是，胸部低剂量计算机断层扫描（low-dose computed tomography，LDCT）被认为是肺癌筛查的主要方法[4-6]。但是，尽管通过LDCT可以提高对肺结节检测的敏感性，但对肺癌诊断的特异性仍然较低[5]。与高死亡率和高发病率相关的肺癌需要对肺癌筛查技术进行改进和修改，而解决此问题的一种可能方法是使用人工智能（artificial intelligence，AI）。……