在低剂量CT肺结节随访场景中，同一患者多次扫描的结节自动匹配与生长评估，是影像AI从单次检出走向纵向管理的关键一步。本次实验将流程拆为四段：肺实质分割与扫描参数归一化、3D卷积结节候选检测、跨时间点形变配准结合特征嵌入匹配、体积与直径测量及倍增时间估算。主要误差来自呼吸相位差异、层厚不一致与重建核变化，它们会让同一结节的体积读数产生漂移，因此不宜直接用体积差判定生长。
进展：在内部回顾性队列（约420例、1100次随访扫描）上，跨时间点结节配对准确率为94.2%，同一结节重复测量的体积变异系数控制在8%以内；对直径小于6 mm的结节，检测灵敏度仍有明显下降。
下一步：引入扫描参数归一化与不确定度输出，把“增长/稳定”二分类改为带置信区间的三分类，并对齐放射科结构化报告模板，先完成读者间一致性对比，再评估是否进入前瞻性验证。
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