资源类型：
收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ 北大核心
文章类型：
作者：
李伟铭[1,2]
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刘昊天[1,2]
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李强[3]
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焦丹阳[1,2]
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杨润煌[1,2]
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于思琪[1,2]
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张彦飞[1,2]
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赵元凯[1,2]
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梁志刚[4]
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王风[5]
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张凤[1,2]
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陶丽新[1,2]
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张静波[3]
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郭秀花[1,2]
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机构：
[1]首都医科大学公共卫生学院(100069)
[2]临床流行病学北京市重点实验室
[3]北京市体检中心
[4]首都医科大学宣武医院
首都医科大学宣武医院
[5]北京大学肿瘤医院暨北京市肿瘤防治研究所
出处：
ISSN：
关键词：
AI产品
深度学习
AI软件算法
MobileNet
肺部CT图像
摘要：
目的 介绍基于医学图像的医疗器械产品研发常用方法,分析并评价目前人工智能产品研发过程中的核心分类算法.方法 基于肺部CT图像应用ResNet50、VGG16、EfficientNet、DenseNet121、InceptionV3、Xception、MobileNet等常见AI产品设计的算法构建肺结节性质分类诊断模型并进行模型评价并以肺部CT图像为例进行各类产品的设计与比较,筛选医学影像AI产品常见方法的最优模型.结果 本研究通过 326 例患者 3254 张肺结节图像,构建肺结节诊断AI产品,MobileNet模型获得的AUC可达 0.96(95%CI:0.92～0.99),略优于 Xception模型的 0.94(95%CI:0.91～0.96),且具有更快的模型反应速度.结论 基于肺部CT图像为例进行各类产品的比较,Xception、MobileNet等算法均能够获得较高的准确率与灵敏度.
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学公共卫生学院(100069)
[2]临床流行病学北京市重点实验室
通讯作者：
通讯机构：
[1]首都医科大学公共卫生学院(100069)
[2]临床流行病学北京市重点实验室
推荐引用方式(GB/T 7714)：
李伟铭,刘昊天,李强,等.基于医学图像研发医疗器械AI软件算法[J].中国卫生统计.2025,42(3):457-461.
