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LUL, LLL, RUL, RML, RLL

人類的肺臟, 分成左肺和右肺; 左肺又可分成 "左上肺葉"  (left upper lobe) 和 "左下肺葉" (left lower lobe),  右肺又可分成 "右上肺葉" (right upper lobe), "右中肺葉"  (right middle lobe), "右下肺葉" (right lower lobe). 發問人提到的 LUL, 正是 "左上肺葉" 的英文縮寫…… 一般來說, 當醫師在胸腔 X 光片上, 發現任何病灶時, 必然會先判斷和描述它的位置: 是在肺內? 還是肺外呢? 若是在肺內, 則是在哪片肺葉呢? 所謂 "肺結節" ( lung nodule ), 並非疾病名稱,  而是胸腔影像判讀的名詞, 用以描述某種影像變化. 簡言之, 凡是在胸腔 X 光片或胸腔電腦斷層的片子上, 發現肺內 有一大致呈圓形, 質地偏向固體( 而非液體或散亂的發炎浸潤 ) 的白色或灰白色陰影, 都可稱之為 "肺結節". 基本上, X 光片是一張黑白的灰階影像. 由於 X 光對於每種物質的透光程度不同, 故每種物質在 X 光片上, 會形成不同程度的灰階色彩. 顏色最黑的, 乃是氣體 ( 例如: 氣管, 肺臟, 胃氣, 腸氣 ). 灰黑色的, 則是脂肪. 灰白色的, 則是肝臟, 各種液體 ( 例如: 心臟, 血管等 ), 肌肉等. 偏白色的, 則是骨頭. 亮白色的, 則是金屬. 可能以 "肺結節" ( lung nodule ) 來表現的疾病或其它情況甚多! 在疾病方面 ...... 例如: 過去或目前的感染, 所造成的鈣化或纖維化; 各種細菌或黴菌感染; 類肉瘤; 各種自體免疫疾病; 其它良性腫瘤 ( 例如: 缺陷瘤, 血管瘤 ); 各種惡性腫瘤 ( 例如: 原發性肺癌, 或其它癌症轉移至肺臟, 或淋巴瘤等 ) 等. 而在非疾病方面 ...... 包括骨頭的鈣化, 種子骨, 乳頭, 或是 正常血管的轉折處等, 也都可能形成類似 "肺結節" 的影像變化. 多年來, 個人在 知識+ 已回答過至少二十次關
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What are GGN and GGO?

= GGN Among various types of the small-cell and non-small-cell lung cancers, adenocarcinoma is the most prevalent type, accounting for more than a third of all primary lung tumors. A type of adenocarcinoma known as small peripheral adenocarcinomas aka ground-glass nodule (GGN) is the common radiographic appearance of such small peripheral lung adenocarcinomas. Radiographic Characteristics of GGNs Radiologically speaking, GGN represents a type of pulmonary nodules (i.e., localized increase of attenuation in the lung parenchyma of a X-ray CT image), which does not completely obscure the underlying normal parenchymal structures such as airways, vessels and interlobular septa (i.e., presenting a focal ground-glass opacity or GGO). GGN is also known as subsolid nodule, while those that completely obscure the lung parenchyma are called solid nodules. GGN covers a spectrum between completely-not-solid and almost-solid opacities, which are clinically categorized into two subtypes: p
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筆記: AI 醫療大未來 - 台灣第一本智慧醫療關鍵報告 by 李友專

因為工作上接觸過一套肺部 CT 影像後處理的 AI 軟體,  看到這本書就讀一下看作者的想法觀點. 人工智慧種類 - Artificial Narrow Intelligence, Artificial General Intelligence 搜尋, 分類 大資料庫 > 專家系統 - 協助診斷 > AI 軟硬體及環境的進步 使用後的責任歸屬 智慧醫療的價值 台灣有 精緻醫療資料 但是法規沒跟上 學界, 產業 收集資料 電子病歷 提升醫療品質 偵測, 預測 與 預防 生活上的幫手 攔截問題處方簽 可應用的疾病類別 第二意見 - Second opinion  AI 軟體是個工具 可以幫助 醫生, 病人 當下 & 及時 協助 人性化 - 用於照顧病人 智慧病房, 住院品質 慢性病, 長照 個人化醫療 保護隱私權 跟 未來的發展 AI 缺乏情商 #台灣醫療人工智慧創新研究中心 (Artificial Intelligence for Medicine and Health Innovation, AIMHI)  
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