이 쿠키는 웹사이트가 정상적으로 작동하는 데 필요하며 시스템에서 꺼질 수 없습니다. 주로 사용자가 요청한 서비스(개인정보 설정, 로그인, 양식 작성 등)를 제공하기 위해 설정됩니다. 브라우저에서 이 쿠키를 차단하거나 알림을 받을 수 있도록 설정할 수 있지만, 이 경우 사이트 일부 기능이 정상적으로 작동하지 않을 수 있습니다. 이 쿠키는 개인 식별 정보를 저장하지 않습니다.
+타겟팅 쿠키
이 쿠키는 광고 파트너를 통해 설정되며, 귀하의 관심사에 기반한 광고를 다른 사이트에 표시하는 데 사용됩니다. 이 쿠키는 직접적으로 개인정보를 저장하지 않으며, 브라우저와 인터넷 기기 식별을 기반으로 작동합니다. 이 쿠키를 허용하지 않으면 타겟팅 광고를 덜 경험하게 됩니다.
+성능 쿠키
이 쿠키는 웹사이트 방문자 수 및 트래픽 소스를 집계하여, 사이트의 성능을 측정하고 개선하는 데 사용됩니다. 어떤 페이지가 인기가 많은지, 방문자가 사이트를 어떻게 이동하는지를 파악하는 데 도움이 됩니다. 모든 정보는 익명으로 수집되며, 이 쿠키를 허용하지 않을 경우 방문 및 활동 기록을 알 수 없어 사이트 성능 모니터링에 제약이 생깁니다.
This study assesses the use of AI-aided CT with Careline Soft's AVIEW Metric software for lung cancer screening. Lung cancer is a leading cause of cancer deaths, making early detection crucial. AVIEW Metric's deep learning model was compared with radiologists' performance in detecting and classifying lung nodules. The study was conducted at Suez Canal University Hospital, implementing Lung-RADS protocols. Initial CAD system reviews showed high sensitivity (93.0%) and specificity (95.5%) with 93.6% accuracy in nodule detection. After radiologist review, sensitivity increased to 98.2%, with 95.5% specificity and 97.4% accuracy. For lung cancer screening, initial CAD results had 97.9% specificity and 96.9% accuracy. Radiologist-reviewed results showed excellent agreement (88.6%, κ = 0.951) with CAD for Lung-RADS 3 and 4 nodule categorization. The CAD system significantly improved detection and agreement in nodule categorization, enhancing lung cancer screening efficacy.
목록으로
