【摘 要】
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目的构建和验证一个用于甲状腺结节自动识别的深度学习模型,旨在提高甲状腺结节识别和诊断水平。方法从超声数据库选取2013年1月至2018年1月期间6321张甲状腺图像,其中确诊为
【机 构】
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威海市妇幼保健院医疗设备科,威海市妇幼保健院超声二科,威海市妇幼保健院放射科
【基金项目】
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山东省医药卫生科技发展计划项目（2018WS111）
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目的构建和验证一个用于甲状腺结节自动识别的深度学习模型,旨在提高甲状腺结节识别和诊断水平。方法从超声数据库选取2013年1月至2018年1月期间6321张甲状腺图像,其中确诊为多发结节的2000张和确诊为单个结节的1200张用于深度学习模型训练,其他未确诊甲状腺图像3121张用于深度学习模型验证并提交给4名临床医师进行诊断,最后进行统计分析。结果深度学习方法在阳性预期率、阴性预期率、诊断敏感性、诊断效率和诊断特异性指标上都超过了超声医师。深度学习方法的阳性预期率比高年资超声医师高10.00%,阴性预期率高
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