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在利用气道内OCT进行临床研究的过程中，探索出了气道内OCT两个方面的应用前景。第一是用于评估肺外周病灶的良恶性。主要过程就是先利用CT生成的DICOM数据导入到导航软件中，生成导航路径，然后利用支气管镜结合气道内超声技术再次确认病灶的位置，然后使用气道内OCT进行探查，分析病灶的性质。
在分析OCT图像遇到瓶颈的时候，丁明医生主动与东南大学生物医学系的老师们合作，共同探索使用随机森林算法机器学习的路径来处理OCT获得的大量图像数据，取得了令人满意的效果，相关结果正在总结成文。另外和东南大学生物医学系的老师们合作进行的另一项研究，就是利用OCT探查得到外周气道形态学参数，结合计算流体力学处理肺部CT数据，得到外周气道病变的一系列生物力学方面的变化，进一步分析各种气道疾病，例如哮喘，慢性阻塞性肺疾病等气道疾病的发病机制和促进其加重的因素，以找到能够缓解甚至逆转这一进程的方法。目前该项目正在进行过程中，初步结果令人鼓舞。
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