肺部结节识别异常可能因数据格式、参数配置或预处理问题导致，需依次完成权限认证、标准影像准备、API调用、结果解析及SDK集成。
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如果您在使用腾讯AI医学影像分析服务时，发现肺部结节识别结果不准确或无法正常调用API进行分析，可能是由于数据格式错误、接口参数配置不当或图像预处理不足导致。以下是实现肺部结节识别与API调用的具体操作步骤：
一、确认API接入权限与密钥配置
在调用腾讯AI医学影像分析API之前，必须确保已获得合法的访问权限，并正确配置安全凭证。该步骤用于验证请求来源的合法性，防止未授权访问。
1、登录腾讯云控制台，进入AI医学影像服务管理页面。
2、在“API密钥管理”中创建或选择已有的SecretId和SecretKey。
3、将获取到的SecretId和SecretKey保存至本地安全目录，避免泄露。
4、在代码请求头中设置Authorization字段，使用签名算法生成认证串。
二、准备符合标准的医学影像文件
肺部结节识别依赖高质量的DICOM格式CT影像，输入图像需满足分辨率、层厚和像素精度的要求，以保证模型识别准确性。
1、从医院PACS系统导出患者的胸部CT序列，确保为原始DICOM格式。
2、检查每张切片的Slice Thickness参数，建议不超过1.0mm以获得更优检测效果。
3、使用工具如pydicom批量读取并验证图像元信息，排除缺失或损坏文件。
4、将所有相关切片打包为一个ZIP压缩包，作为后续API调用的输入数据。
三、调用肺部结节识别API接口
通过HTTPS POST请求向指定端点提交影像数据，触发AI模型对肺部结节的自动检测与分类分析。
1、设置请求URL为 https://medical.tencentcloudapi.com/ Action=InferLungNodule 。
2、在请求体中以JSON格式传递参数，包括ImageFile（Base64编码后的ZIP数据）和Version（当前版本号为2020-07-01）。
3、添加公共请求参数Region（如ap-guangzhou）、Timestamp、Nonce和SecretId。
4、使用SHA256算法结合SecretKey对整个请求生成签名Signature，并加入请求头。
5、发送HTTP请求并接收返回结果，状态码200表示请求成功。
四、解析结节检测返回结果
API响应包含多个结节的位置坐标、大小、良恶性概率等结构化信息，需按定义字段进行解析以便后续展示或存储。
1、从返回JSON中提取Response.InferenceResults数组，每个元素代表一个检测到的结节。
2、读取关键字段：Location（三维坐标）、Diameter（直径，单位毫米）、MalignancyScore（恶性概率值0-1）。
3、根据阈值 MalignancyScore ≥ 0.6 判定为高风险结节，需重点标注。
4、将结果映射回原始DICOM图像坐标系，在可视化界面中圈出结节区域。
五、集成SDK简化调用流程
使用腾讯云官方提供的多语言SDK可大幅降低签名计算和网络请求的复杂度，提升开发效率。
1、通过pip安装Python SDK：pip install tencentcloud-sdk-python。
2、导入模块tencentcloud.medical.v20200701.medical_client及models。
3、初始化client配置对象，设置Region、SecretId、SecretKey和超时时间。
4、构建InferLungNoduleRequest请求实例，调用InferLungNodule接口获取结果。
