视觉检测技术在肺部影像中的应用主要体现在以下几个方面：
1. 肺癌智能诊断：
利用计算机视觉技术开发了基于深度学习的肺部CT图像分析算法，该算法可以自动检测肺部CT图像中的异常区域，并进行良恶性肿瘤的区分。这种技术提高了肺癌诊断的准确性和效率。
2. 肺炎病变的直观呈现：
通过高真实感体绘制技术，能够将数以百计的CT图像交互渲染成为真实感强的3D影像，以三维彩色方式清晰重现新冠肺炎患者肺部病灶。这种技术使得非医学专业人士也能一目了然地理解肺部病变情况，有助于医生更好地开展治疗。
3. 肺结节的识别与分析：
AI肺结节分析软件能够快速识别出包括3cm及以下大小不等的肺结节，并标记出结节的位置、大小、密度等信息。该软件还能进行结节的良恶性鉴别，为临床诊断提供辅助参考。它还能对肺结节进行定期随访和监测，提高临床对肺结节患者的干预能力。
4. 辅助病理类型分类与指导治疗决策：
人工智能技术通过整合临床表现、患者病史、影像学等数据，可以预测患者护理的路径，辅助治疗决策。在肺癌的诊治中，这种技术有助于医生更精准地制定治疗方案，提高治疗效果。
视觉检测技术在肺部影像中的应用涵盖了肺癌智能诊断、肺炎病变的直观呈现、肺结节的识别与分析以及辅助病理类型分类与指导治疗决策等多个方面，为医学影像分析提供了强大的技术支持。
