視覺檢測技術在肺部影像中的應用主要體現(xiàn)在以下幾個方面：

1. 肺癌智能診斷：

利用計算機視覺技術開發(fā)了基于深度學習的肺部CT圖像分析算法，該算法可以自動檢測肺部CT圖像中的異常區(qū)域，并進行良惡性腫瘤的區(qū)分。這種技術提高了肺癌診斷的準確性和效率。

2. 肺炎病變的直觀呈現(xiàn)：

通過高真實感體繪制技術，能夠?qū)?shù)以百計的CT圖像交互渲染成為真實感強的3D影像，以三維彩色方式清晰重現(xiàn)新冠肺炎患者肺部病灶。這種技術使得非醫(yī)學專業(yè)人士也能一目了然地理解肺部病變情況，有助于醫(yī)生更好地開展治療。

3. 肺結節(jié)的識別與分析：

AI肺結節(jié)分析軟件能夠快速識別出包括3cm及以下大小不等的肺結節(jié)，并標記出結節(jié)的位置、大小、密度等信息。該軟件還能進行結節(jié)的良惡性鑒別，為臨床診斷提供輔助參考。它還能對肺結節(jié)進行定期隨訪和監(jiān)測，提高臨床對肺結節(jié)患者的干預能力。

4. 輔助病理類型分類與指導治療決策：

人工智能技術通過整合臨床表現(xiàn)、患者病史、影像學等數(shù)據(jù)，可以預測患者護理的路徑，輔助治療決策。在肺癌的診治中，這種技術有助于醫(yī)生更精準地制定治療方案，提高治療效果。

視覺檢測技術在肺部影像中的應用涵蓋了肺癌智能診斷、肺炎病變的直觀呈現(xiàn)、肺結節(jié)的識別與分析以及輔助病理類型分類與指導治療決策等多個方面，為醫(yī)學影像分析提供了強大的技術支持。