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此外，传统的数据集大多依赖于放射科医生基于影像学经验进行标注， 而这一数据集则是通过病理学验证的方式标注结节。 病理学标注为每一个结节提供了确凿的良恶性诊断依据，从而避免了仅依赖影像学可能带来的误判。结节不仅被区分为良性或恶性，还进一步细化为不同类型的恶性结节，如侵袭性腺癌和微小 浸润性腺癌 等。这样一来，研究人员可以利用这些细化的标注数据来训练更复杂的深度学习模型，以实现更高的分类准确率。 该数据集的应用场景十分广泛，现有的CAD系统往往局限于单一时间点的结节检测，而该数据集通过提供多时间点的影像数据， 可以帮助开发更智能的系统，分析结节随时间的变化，预测结节的发展趋势。 例如，若某一结节在不同时间段呈现出迅速增长或密度变化，医生可以及早判断其恶性可能性并采取更积极的治
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