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S-Detect技术在甲状腺结节超声诊断中的初步应用

发布时间:2021-05-13 20:36
  目的:探讨S-Detect技术在甲状腺结节超声诊断的临床价值。方法:选取292例患者,共321个结节应用S-Detect技术进行检查分类,将得到的结果与病理结果进行对比分析。结果:病理结果中良性病灶104个(32. 4%),恶性病灶217个(67. 6%)。以细胞学病理为金标准,S-Detect技术横切面及纵切面的诊断准确率分别为61. 22%(150/245)、66. 12%(162/245),两者的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为68. 39%、48. 89%、69. 74%、47. 31%及74. 19%、52. 22%、72. 78%、54. 02%;以组织学病理为金标准,S-Detect技术横切面及纵切面诊断的准确率分别为69. 74%(53/76)、77. 63%(59/76),两者的敏感性、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为74. 19%、50. 00%、86. 79%、30. 43%及83. 87%、50. 00%、88. 14%、41. 18%。结论:S-Detect技术对于提高甲状腺结节诊断准确率、降低超声医生劳动负荷有积极意义,其使用规范及操作指南有... 

【文章来源】:肿瘤预防与治疗. 2020,33(11)

【文章页数】:6 页

【文章目录】:
1 资料与方法
    1.1 对象
    1.2 仪器与方法
    1.3 诊断标准
    1.4 病理活检
    1.5 统计学分析
2 结果
    2.1 病理结果
    2.2 S-Detect与病理诊断比较
    2.3 S-Detect诊断效价
3 讨论
    3.1 甲状腺结节CAD应用背景及临床意义
    3.2 甲状腺结节CAD技术的诊断特点
    3.3 甲状腺结节CAD技术的不足及建议
    3.4 发展与展望


【参考文献】:
期刊论文
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[4]人工智能辅助CT肺结节良恶性鉴别的研究进展[J]. 邱露,方向明,陈宏伟.  临床放射学杂志. 2019(12)
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[9]超声S-Detect技术在甲状腺肿瘤诊断中的初步应用[J]. 韩红,俞清,赵磊,张龙辉,王文平,李超伦,李丛.  中华超声影像学杂志. 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)



本文编号:3184666

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