【摘 要】
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目的探讨深度学习在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法利用卷积神经网络,对2659例匿名患者和480例测试患者的超声甲状腺结节进行图像采集、建模,对甲状腺结节良恶
【机 构】
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威海市妇幼保健院医疗设备科,威海市妇幼保健院耳鼻喉头颈外科,威海市妇幼保健院超声二科
【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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目的探讨深度学习在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法利用卷积神经网络,对2659例匿名患者和480例测试患者的超声甲状腺结节进行图像采集、建模,对甲状腺结节良恶性进行预测,以术后病理结果为标准进行验证。结果超声医师的阳性预期率为84.3%,阴性预期率为90.5%,诊断敏感性为95.1%,诊断特异性为83.1%。深度学习阳性预期率为87.2%,阴性预期率为93.1%,诊断敏感性为97.4%,诊断特异性为87.3%。结论基于深度学习的卷积神经网络的预测方法具有高的诊断敏感性、诊断效率、诊断特异性,能够
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