近年来，深度学习技术的崛起为医学影像诊断领域带来了革命性的变革，特别是在肺癌早期筛查中的应用，展现出了前所未有的潜力和前景[1]。深度学习模拟人脑神经网络，自动从医学影像学数据中提取特征，无需人工，显著提升诊断准度与效率[2]。深度学习技术助肺癌早筛，精准识别微小结节，超越肉眼识别早癌迹象，快速处理影像，辅助精准诊断，提升治疗效果与患者生存率[3]。
1资料与方法
1.1一般资料
选取2021年1月-2023年12月在我院疑似肺癌患者40例，随机等量分为2组。对照组：男4例，女16例，年龄范围30-82岁，平均年龄（62.59±7.58）岁；观察组：男3例，女17例，年龄范围31-83岁，平均年龄（62.76±7.49）岁。2组一般资料比较无统计学意义，P>0.05，具有可比性。
纳入标准：①具有肺癌高危因素，如吸烟史（吸烟指数≥20包年）、长期暴露于二手烟环境、职业暴露（石棉、氡、铀等）、有肺癌家族史等。②自愿参加本次筛查研究，并签署知情同意书。③无明显心肺功能障碍，能够耐受胸部影像学检查（如低剂量螺旋CT）。④近期未接受过胸部放疗或化疗。
排除标准：①已确诊肺癌或其他恶性肿瘤患者。②患有严重心肺疾病（如严重心力衰竭、严重呼吸衰竭），无法进行有效影像学检查或评估。③孕妇或哺乳期妇女。④存在认知障碍或精神疾病，无法配合检查和研究。⑤对造影剂过敏或有其他影像学检查禁忌证。
1.2方法
对照组采用传统的医学影像诊断方法。①影像采集：采用X线、CT、MRI等传统的医学影像技术，对患者进行影像采集。②影像分析：医生根据影像特征，如大小、形态、密度等，进行影像分析，判断是否存在肺癌病变。③诊断结果：医生根据影像分析的结果，结合患者的临床症状和体征，做出诊断结果。④随访观察：对于诊断为肺癌的患者，需要进行定期的随访观察，以监测病情的变化。
观察组则应用基于深度学习技术的医学影像诊断。①数据收集与预处理：收集多类型肺癌影像，涵盖全面病例，标注肿瘤信息。预处理影像，去噪增强分割，提升质量，支持深度学习模型训练。②构建深度学习模型：选深度学习框架，设计肺癌筛查CNN/RNN网络。初始化参数，设超参数如学习率、迭代次数，启动训练。③模型训练与优化：输入影像数据训练模型，调整参数增强泛化力。监控损失与准确率，优化模型至满意效果。④模型验证与评估：验证模型于独立集，评估性能如灵敏、特异、准确等，分析优缺，针对病变、病程优化。⑤临床应用与反馈：临床用验证模型助肺癌筛查，收反馈优化模型，提临床应用价值。
1.3观察指标
比较2组肿瘤标志物检测结果：胸部螺旋CT示空泡、空气支气管、磨玻璃征、钙化及胸水、胸膜凹陷、淋巴肿大，提示阳性。肿瘤标志物CEA＞5.0、SCC＞2.5、ProGRP>70或CYFRA21-1＞3.3 ng/mL，均示阳性。
比较2组准确度、特异度、敏感度。
1.4统计学处理
使用SPSS25.0分析，符合正态分布的计量资料以均数±标准差(x̄±s)表示，组间比较采用t检验。计数资料以例(%)表示，组间比较采用检验，P<0.05为差异有统计学意义。
2结果
2.1比较2组肿瘤标志物检测结果
表1 比较2组肿瘤标志物检测结果
2.2比较2组准确度、特异度、敏感度
表2 比较2组准确度、特异度、敏感度
3讨论
深度学习技术在医学影像诊断领域的革新，尤其在肺癌早期筛查中的应用，正逐步成为提升公共健康水平的关键力量。
在肺癌早期筛查中，深度学习技术的优势尤为显著。它能够快速处理并分析高分辨率的CT（计算机断层扫描）图像，这些图像包含大量细微的肺部结构信息，对于传统方法而言，逐一检视这些图像既耗时又易疲劳导致漏诊[4]。深度学习模型速扫图像，精准捕捉微小异常，如肺结节等肺癌早期标志[5]。
在深度学习技术应用于肺癌早期筛查的研究中，观察组的肿瘤标志物（CEA、SCC、ProGRP、CYFRA21-1）检测结果显著低于对照组（P<0.05）。观察组在CEA、ProGRP和CYFRA21-1三个指标上的平均值分别低于对照组的16.01±4.12 ng/mL、85.09±4.63 pg/mL和5.71±2.13 ng/mL，而在SCC指标上也表现出明显的下降趋势（从对照组的4.21±0.45 ng/mL降至观察组的1.52±0.26 ng/mL）。观察组的准确度、特异度和敏感度分别为96.58%、91.27%和93.48%，均显著高于对照组的85.56%、83.69%和86.04%（P<0.001）。
综上所述，基于深度学习技术的医学影像诊断在肺癌早期筛查中的应用，不仅极大地提高了诊断的效率和准确性，也为患者争取了宝贵的治疗时间，是现代医学诊断技术发展的重要里程碑。
参考文献
[1]孙瑶,王祥,萧毅.深度学习技术在肺癌影像学诊断中的应用进展[J].上海医学影像, 2021(006):030.
[2]刘婧,张莺.基于深度学习的计算机辅助诊断系统在肺癌早期诊断中的应用与进展[J].国外医学：放射医学核医学分册, 2020(1).
[3]陈永晔,张家慧,苏敏英,等.基于磁共振动态增强的影像组学及深度学习在肺癌脊柱转移鉴别诊断中的应用[J].临床放射学杂志, 2020, 39(1):6.DOI:CNKI:SUN:LCFS.0.2020-01-026.
[4]王冠华,燕俊竹,张林.人工智能技术对肺癌早期不同密度肺结节的诊断能力探究[J].影像研究与医学应用, 2020, 4(14):2.DOI:10.3969/j.issn.2096-3807.2020.14.078.
[5]袁磊,沈志明,孙飞,等.人工智能影像组学在肺癌诊疗应用的可视化分析[J].临床放射学杂志, 2023, 42(8):1250-1254.
