【摘 要】
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随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式（C/S模式）,拓展性不高,维
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随着大数据、物联网和信息技术的飞速发展,人工智能取得了长足的进步,并且广泛应用于智慧医疗、智慧教育等领域。人工智能的目标是创造出和人类一样拥有智慧的可以进行自主学习和思考的智能科技。全球各地也纷纷提出“大健康”、“人工智能医疗”、“医疗大数据”等概念。将人民的生命健康置于战略地位,进一步促进了智能医疗的发展。目前,国内医院普遍使用的阅片系统,大都采用客户机/服务器模式（C/S模式）,拓展性不高,维护起来不方便且没有智能辅助诊断的功能,越来越难以满足大数据时代下海量影像高效阅片的需求。近年来,随着HTML5、VUE.js等技术的发展,越来越多的公司开始尝试使用B/S架构完成PACS系统的铺设。通过前后端独立开发,在浏览器端建立医学影像阅片系统。但是当前很多系统仍处于实验阶段,且在智能阅片方面往往需要通过插件等形式完成,在功能扩展方面往往不能满足当前影像科医生的阅片需求,在宏观上也难以满足当前国家积极推进的打造区域医联体、医共体的需要。因此,亟待开发出一种浏览器/服务器模式（B/S模式）的医学影像智能诊断系统。为了解决以上问题,本文研究和实现了一种基于Web的肺结节智能辅助阅片系统。通过使用VUE.js、Java Script、Canvas技术,完成前端阅片的功能,使其具有灵活、高效、节省等优点。后台封装部署本项目算法团队研究出的针对肺结节辅助诊断的深度学习算法,确保在肺结节自动勾画和诊断等方面具有国内外先进水平,同时具有很强的扩展能力和学习能力。
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