多模态超声和人工智能技术对甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断的研究进展

摘 要：多模态超声包括灰阶成像、彩色多普勒血流显像、弹性成像、超声造影和超声引导下穿刺活检等超声检查方法。机器学习、深度学习和神经网络是目前人工智能技术在影像图像分析领域中最常用的手段。不同甲状腺滤泡性肿瘤的治疗方案不同,术前准确地诊断甲状腺滤泡性肿瘤有利于患者手术方案和后期诊疗措施的选择。近年来,多模态超声和人工智能技术在医学领域的应用飞速发展,是目前研究的热点。多模态超声和人工智能技术在甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断中均有很大进展。全文就多模态超声和人工智能技术对甲状腺滤泡性肿瘤鉴别诊断的研究应用及进展进行综述。