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人工智能在甲狀腺結節(jié)良惡性中的診斷價值

發(fā)布時間:2021-02-09 12:38
  目的探討超聲S-Detect技術在甲狀腺結節(jié)良惡性中的診斷價值。方法由3名超聲醫(yī)師對98例患者共136個甲狀腺結節(jié)的超聲圖像進行良惡性評估后與S-Detect技術判別結果進行對比。以病理學結果或ATA指南為診斷標準進行對照,分析不同年資醫(yī)師及S-Detect技術的診斷效能和評價者之間的一致性。結果 136個甲狀腺結節(jié)中良性病變81個,惡性病變55個。S-Detect技術診斷靈敏度高于低、中年資醫(yī)師(P<0.05),特異度低于不同年資醫(yī)師(P<0.05),S-Detect診斷準確度為65.44%。S-Detect與高年資醫(yī)師的診斷一致性中等(Kappa=0.439,P<0.05)。與S-Detect聯(lián)合診斷可明顯提高超聲醫(yī)師的診斷效能(P<0.05)。結論 S-Detect技術在甲狀腺結節(jié)良惡性診斷中的靈敏度較高。與S-Detect技術聯(lián)合診斷可明顯提高超聲醫(yī)師的診斷效能,具有很好的臨床應用前景。S-Detect技術與高年資醫(yī)師診斷一致性相對較好,未來有助于超聲圖像的標準化判讀。 

【文章來源】:中國超聲醫(yī)學雜志. 2020,36(07)北大核心

【文章頁數(shù)】:4 頁

【部分圖文】:

人工智能在甲狀腺結節(jié)良惡性中的診斷價值


甲狀腺結節(jié)S-Detect診斷報告

【參考文獻】:
期刊論文
[1]S-Detect技術與BI-RADS分類對乳腺腫物良惡性評估的比較[J]. 杜建文,葛雪,劉歡顏,王洪,晉秀麗,李風娟.  中國超聲醫(yī)學雜志. 2019(07)
[2]超聲S-Detect技術在甲狀腺腫瘤診斷中的初步應用[J]. 韓紅,俞清,趙磊,張龍輝,王文平,李超倫,李叢.  中華超聲影像學雜志. 2018 (01)



本文編號:3025641

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