【摘 要】
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目的:探讨基于深度学习模型的超声人工智能辅助诊断技术(S-Detect技术)在甲状腺结节诊断中的临床应用价值。方法:选取2019年10月至2020年5月在河南省肿瘤医院治疗并行超声检
【机 构】
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郑州大学附属肿瘤医院（河南省肿瘤医院）超声科,郑州大学附属肿瘤医院（河南省肿瘤医院）肿瘤防治办公室
【基金项目】
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河南省高等学校重点科研项目(20B320056)
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目的:探讨基于深度学习模型的超声人工智能辅助诊断技术(S-Detect技术)在甲状腺结节诊断中的临床应用价值。方法:选取2019年10月至2020年5月在河南省肿瘤医院治疗并行超声检查的甲状腺结节患者(共183例患者,183个病灶),分别由超声医生及S-Detect技术对其超声声像图特征进行分析,比较二者对不同超声特征诊断的一致性,并以病理结果为金标准,评估S-Detect技术在甲状腺结节鉴别诊断中的临床应用价值。结果:183例甲状腺结节经病理证实良性68例,恶性115例,S-Detect技术对本组数据诊
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