S-Detect相关论文
目的探讨S-Detect、超声造影(CEUS)对乳腺影像报告和数据系统(BI-RADS)4类乳腺病灶的鉴别诊断价值。方法前瞻性选取2021年1月至202......
目的：探讨人工智能（artificial intelligence,AI）在甲状腺结节超声鉴别诊断中的价值。方法：选取2020年11月—2021年5月于合肥市第二人......
目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4a类结节穿刺活检的应用价值.资料与方法选取常规超声TI-R......
背景S-Detect是一种新兴的计算机辅助诊断技术，可以实现超声图像定性及定量自动分析，为医师鉴别甲状腺结节的良恶性提供参考，但目前尚......
目的分析规范化培训(规培)医生应用医学影像人工智能(AI)软件S-Detect对乳腺肿块的诊断价值,以及调查分析规培医生对医学影像AI使......
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......
目的 探讨超声S-Detect技术在甲状腺结节良恶性中的诊断价值.方法 由3名超声医师对98例患者共136个甲状腺结节的超声图像进行良恶......
目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助BI-RADS分类指导乳腺肿物活检的价值。方法常规超声BI-RADS分类均为4类的51例患者,共52个病灶......
目的 探讨常规超声与S-Detect 技术在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的效能比较。方法 选取2018 年6 月至7 月在中国医科大学附属第一医......
目的旨在比较常规超声BI-RADS分类联合S-Detect技术前后的诊断价值。方法选择435例患者行常规超声及S-Detect技术检查并留图像,由......
