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S-Detect技術(shù)在甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷中的初步應(yīng)用

發(fā)布時(shí)間:2021-05-13 20:36
  目的:探討S-Detect技術(shù)在甲狀腺結(jié)節(jié)超聲診斷的臨床價(jià)值。方法:選取292例患者,共321個(gè)結(jié)節(jié)應(yīng)用S-Detect技術(shù)進(jìn)行檢查分類,將得到的結(jié)果與病理結(jié)果進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果:病理結(jié)果中良性病灶104個(gè)(32. 4%),惡性病灶217個(gè)(67. 6%)。以細(xì)胞學(xué)病理為金標(biāo)準(zhǔn),S-Detect技術(shù)橫切面及縱切面的診斷準(zhǔn)確率分別為61. 22%(150/245)、66. 12%(162/245),兩者的敏感性、特異性、陽性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值分別為68. 39%、48. 89%、69. 74%、47. 31%及74. 19%、52. 22%、72. 78%、54. 02%;以組織學(xué)病理為金標(biāo)準(zhǔn),S-Detect技術(shù)橫切面及縱切面診斷的準(zhǔn)確率分別為69. 74%(53/76)、77. 63%(59/76),兩者的敏感性、特異性、陽性預(yù)測(cè)值、陰性預(yù)測(cè)值分別為74. 19%、50. 00%、86. 79%、30. 43%及83. 87%、50. 00%、88. 14%、41. 18%。結(jié)論:S-Detect技術(shù)對(duì)于提高甲狀腺結(jié)節(jié)診斷準(zhǔn)確率、降低超聲醫(yī)生勞動(dòng)負(fù)荷有積極意義,其使用規(guī)范及操作指南有... 

【文章來源】:腫瘤預(yù)防與治療. 2020,33(11)

【文章頁數(shù)】:6 頁

【文章目錄】:
1 資料與方法
    1.1 對(duì)象
    1.2 儀器與方法
    1.3 診斷標(biāo)準(zhǔn)
    1.4 病理活檢
    1.5 統(tǒng)計(jì)學(xué)分析
2 結(jié)果
    2.1 病理結(jié)果
    2.2 S-Detect與病理診斷比較
    2.3 S-Detect診斷效價(jià)
3 討論
    3.1 甲狀腺結(jié)節(jié)CAD應(yīng)用背景及臨床意義
    3.2 甲狀腺結(jié)節(jié)CAD技術(shù)的診斷特點(diǎn)
    3.3 甲狀腺結(jié)節(jié)CAD技術(shù)的不足及建議
    3.4 發(fā)展與展望


【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]醫(yī)學(xué)人工智能應(yīng)用若干問題的哲學(xué)思考[J]. 張青,楊衛(wèi)敏,徐一峰.  醫(yī)學(xué)與哲學(xué). 2020(05)
[2]生物醫(yī)學(xué)領(lǐng)域人工智能應(yīng)用的倫理問題[J]. 郭旭芳,劉輝.  基礎(chǔ)醫(yī)學(xué)與臨床. 2020(02)
[3]醫(yī)療數(shù)據(jù)信息安全政策研究[J]. 郭強(qiáng),王樂子,母健康,朱翀,胡新龍,張渝翔,路正鵬,馬建輝.  醫(yī)學(xué)信息學(xué)雜志. 2020(01)
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[6]人工智能在乳腺影像領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 韓英,何生,姜增譽(yù),李健丁.  放射學(xué)實(shí)踐. 2019(07)
[7]S-Detect技術(shù)與BI-RADS分類對(duì)乳腺腫物良惡性評(píng)估的比較[J]. 杜建文,葛雪,劉歡顏,王洪,晉秀麗,李風(fēng)娟.  中國(guó)超聲醫(yī)學(xué)雜志. 2019(07)
[8]光聲/超聲雙模態(tài)成像技術(shù)在生物醫(yī)學(xué)中的新進(jìn)展[J]. 黃豆豆,邱棋,林文珍,劉基嫣,黃雅麗,趙慶亮.  光散射學(xué)報(bào). 2019(01)
[9]超聲S-Detect技術(shù)在甲狀腺腫瘤診斷中的初步應(yīng)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(xué)雜志. 2018 (01)
[10]Visual interpretability for deep learning:a survey[J]. Quan-shi ZHANG,Song-chun ZHU.  Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering. 2018(01)



本文編號(hào):3184666

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