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作品名称：“LungX”智能肺结节识别与诊断优化系统
学校名称：广东理工学院
参赛队伍：广理二队
队伍编号：208112
参赛学生：高嘉佳郑彦琪
指导老师：徐礼金
投票日期：2024年10月08日 00:00->2024年12月05日 15:00
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详细说明

产品描述：本项目旨在开发一种基于深度学习的肺癌筛查辅助诊断系统，该系统结合了YOLOv8和SAM模型。其中，YOLOv8模型用于快速准确地识别肺部CT图像中的结节，而SAM模型则负责对这些潜在肿瘤标志进行精确分割。

用户群体：本系统主要面向医疗行业的医生，尤其是胸外科医师，他们可以利用这个工具来提高对肺部疾病的筛查和诊断效率。此外，系统也适用于需要进行早期肺癌筛查的健康人群。

项目愿景：我们期望"LungX"智能肺结节识别与诊断优化系统能够成为医疗行业中的肺疾病治疗的可靠辅助系统。通过技术创新助力医学影像分析的提升，最终实现对肺癌患者的治疗和管理提供更加有效的支持和帮助。

竞争对手：市场上存在一些类似的肺结节检测产品或服务，如EnvoyAI、RADLogics、中科院深圳先进技术研究院（SIAT）以及深睿医疗等。这些竞争者提供的产品和服务各有特点，但本项目通过整合YOLOv8和SAM模型的优势，在准确性、速度和用户体验上具有明显的竞争力。