超声人工智能在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值

杨波; 李照喜; 朱绘绘; 丁建龙

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超声人工智能在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值

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目的探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法回顾性分析按美国放射学会甲状腺影像报告与数据系统(ACR TI-RADS)分类3~5类的甲状腺结节289个。将不同年资医师和超声AI辅助诊断系统分为低年资组、高年资组和AI组,分别以TR4、TR5为诊断恶性截断值,比较各组的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积(AUC)。结果截断值TR4与TR5比较,低年资组、高年资组及AI组AUC分别为0.579vs 0.752、0.684vs 0.881、0.678vs 0.856,差异有统计学意义(P0.05)。结论超声AI辅助诊断系统对甲状腺可疑结节的最佳诊断恶性截断值为TR5,其诊断效能高于低年资医师,与高年资医师相仿。

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来源
《中国超声医学杂志》 |2022年第4期|370-373|共4页
作者
杨波; 李照喜; 朱绘绘; 丁建龙;
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作者单位

华东疗养院物理诊断科;

江苏省无锡市214065;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类超声波诊断;甲状腺疾病;
关键词
甲状腺结节; 人工智能; 超声; 甲状腺影像报告与数据系统;

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