S-Detect超声检查对乳腺病灶诊断价值的探索性研究

目的探讨S-Detectd的诊断效能及其临床应用价值。 方法选取2019年4月至7月于北京大学肿瘤医院乳腺中心超声室接受超声诊断及S-Detect检查的患者378例,共计390个病灶进行回顾性分析。以组织病理诊断为金标准,应用诊断试验四格表分别计算超声医师及S-Detect对乳腺病灶良恶性诊断的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值,采用Kappa检验对S-Detect及超声医师与病理诊断结果的一致性进行分析;对S-Detect判断不确定的病灶进行假设判定,假设判定均为恶性为S-Detect 1、均为良性为S-Detect 2,并分别计算S-Detect 1与S-Detect2的诊断敏感度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值。 结果病理结果提示,378例患者共计390个病灶中恶性病灶260个,良性病灶130个。S-Detect的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值与准确性分别为94.6%、56.2%、81.2%、83.9%、81.8%。超声医师的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值与准确性分别为100.0%、9.2%、71.0%、100.0%、69.7%。Kappa分析结果显示：S-Detect与病理诊断结果的一致性较超声医师与病理诊断结果的一致性好（Kappa值：0.553 vs 0.119,P<0.05）。将S-Detect判断不确定的69个病灶进行假设判定,结果显示,S-Detect 1的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性分别为94.6%、56.2%、81.2%、83.9%、81.8%;S-Detect 2的诊断敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性分别为79.6%、79.2%、88.5%、66.0%、79.5%。 结论S-Detect技术对乳腺病灶具有一定的诊断价值,尤其对于良性病灶的诊断符合率优于超声医师,但在临床应用中仍存在部分病灶判断不明确等局限性,如何在临床中更加恰当地结合使用S-Detect还需要更深入的数据研究加以证实。     

常规超声联合S-Detect技术和超声造影评价甲状腺结节良恶性的价值

目的探讨常规超声联合S-Detect技术和超声造影评价甲状腺结节良恶性的价值。方法选取45个TI-RADS 4类甲状腺结节,采用常规超声、S-Detect、超声造影及联合运用对其进行良恶性判断。以手术病理为金标准计算各种方法的灵敏度、特异度、符合率等,绘制ROC曲线并比较曲线下面积。评价超声诊断结果与病理结果一致性。结果常规超声+S-Detect、常规超声+CEUS及三者联合时诊断效能较单独运用时有提高,三者联合时ROC曲线下面积与常规超声比较差异有统计学意义(P0.05)。三者联合诊断结果与病理结果的一致性Kappa值0.640(P0.05)。结论 S-Detect对甲状腺结节良恶性判断具有一定的辅助价值。多种模式超声联合运用鉴别甲状腺结节良恶性的价值更大。     

常规超声联合S-Detect技术对乳腺病灶的诊断价值

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,由低、中、高年资医师分别阅读图像并进行BI-RADS分类评估。通过两种不同的联合诊断方法对BI-RADS分类进行调整及重新评估。以病理结果作为金标准。通过卡方检验及绘制ROC曲线比较联合诊断前后差异。结果 435例患者共563个病灶(良性403个,恶性160个)。S-Detect诊断灵敏度显著高于低年资医师(P0.001),与中年资、高年资医师比较均无显著差异。S-Detect特异度显著低于三名医师(P均0.001)。S-Detect与低年资医师比较AUC无统计学差异,但显著低于中年资及高年资医师(P均0.000 1)。高年资医师通过联合方法二较原分类诊断乳腺恶性病灶的AUC显著增大;中年资医师联合诊断前后AUC均无差异;低年资医师通过联合方法一较原分类诊断AUC显著性增大。结论 S-Detect技术具有较高的灵敏度,通过不同方式的应用调整BI-RADS分类,S-Detect可以提高低年资及高年资医师的诊断水平。     

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

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院经手术病理证实的367例乳腺病灶患者，共468个病灶。所有病灶分别由3名不同年资（1、4、7年）乳腺超声医师进行二维超声成像（静态图像及动态图像）的两次乳腺超声影像报告与数据系统（BI-RADS）分类以及计算机S-Detect分类，通过绘制不同BI-RADS分类诊断组的ROC曲线，确定最佳诊断界值，以进行各组BI-RADS分类的良恶性统计，以病理结果为"金标准"，应用诊断试验四格表分别计算不同BI-RADS分类诊断组及S-Detect分类组对乳腺病灶良恶性诊断的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值及阴性预测值，采用χ²检验分别将各BI-RADS分类组诊断效能与S-Detect分类组进行比较。绘制各组的ROC曲线，应用Z检验分别将各BI-RADS分类组ROC曲线下面积与S-Detect分类组进行比较。 结果468个乳腺病灶术后病理诊断良性313个，恶性155个。通过绘制不同BI-RADS分类诊断组的ROC曲线，确定最佳诊断界值为BI-RADS 4a类。S-Detect分类诊断敏感度93.5%明显高于低年资医师静态图像BI-RADS分类诊断69.0%及低年资医师动态录像BI-RADS分类诊断72.3%，差异有统计学意义（χ²=30.627、24.785，P均<0.001），S-Detect分类诊断特异度83.7%，明显低于中年资医师动态图像BI-RADS分类诊断92.0%，差异有统计学意义（χ²=10.124，P=0.001），其余各诊断效能差异均无统计学意义（P均>0.05）。S-Detect分类诊断曲线下面积0.917高于低年资医师两次（静态图像及动态图像）BI-RADS分类0.790、0.803，差异均有统计学意义（Z=5.271、4.693，P均<0.0001）；S-Detect分类诊断曲线下面积与中年资医师静态BI-RADS分类0.917比较，差异无统计学意义（P>0.05），低于中年资医师动态BI-RADS分类0.941，差异有统计学意义（Z=4.327，P<0.0001）；S-Detect分类诊断曲线下面积均低于高年资医师两次BI-RADS分类0.946、0.959，差异均有统计学意义（Z=4.225、5.477，P均<0.0001）。 结论S-Detect分类技术可以达到中年资医师静态图像BI-RADS分类的诊断水平，但低于其动态图像的诊断水平。     

简化MRI联合超声S-Detect模型对乳腺肿块良恶性鉴别的价值

目的  探究简化MRI联合超声S-Detect模型对乳腺肿块良恶性鉴别的价值。方法  选取华北理工大学附属唐山市妇幼保健院2021年3月~2023年1月行乳腺超声和MRI检查的154例患者（159个病灶）作为研究对象。以病理活检结果为金标准。简化MRI Ⅰ为乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类模型;简化MRI Ⅱ将BI-RADS分类4A及以下定义为良性,将BI-RADS分类4B及以上定义为恶性。采用Kappa检验分析不同方法鉴别乳腺肿块良恶性结果与病理结果的一致性;采用Logistic回归构建简化MRI Ⅰ和超声S-Detect+简化MRI Ⅰ鉴别乳腺肿块良恶性的模型;采用ROC曲线和决策曲线分析评价不同方法鉴别乳腺肿块良恶性的价值。结果  病理结果显示,乳腺肿块中良性43例,恶性116例。超声S-Detect+简化MRI Ⅰ鉴别乳腺肿块良恶性的准确率高于超声S-Detect（P < 0.05）,与简化MRI Ⅰ、简化MRI Ⅱ和超声S-Detect+简化MRI Ⅱ的准确率差异无统计学意义（P > 0.05）。超声S-Detect+简化MRI Ⅰ的Kappa值高于超声S-Detect、简化MRI Ⅰ、简化MRI Ⅱ和超声S-Detect+简化MRI Ⅱ。超声S-Detect+简化MRI Ⅰ鉴别乳腺肿块良恶性的ROC曲线下面积高于超声S-Detect、简化MRI Ⅰ、简化MRI Ⅱ和超声S-Detect+简化MRI Ⅱ（P < 0.05）。决策曲线分析结果显示,在全风险阈值范围内,超声S-Detect+简化MRI Ⅰ鉴别乳腺肿块良恶性的净收益高于超声S-Detect和简化MRI Ⅱ;在绝大部分风险阈值范围内,超声S-Detect+简化MRI Ⅰ鉴别乳腺肿块良恶性的净收益高于简化MRI Ⅰ和超声S-Detect+简化MRI Ⅱ。结论  简化MRI联合超声S-Detect模型有助于乳腺肿块良恶性鉴别,其价值高于单纯简化MRI和超声S-Detect。     

S-Detect技术在不同级别超声医师乳腺肿物性质诊断的应用价值

目的探讨超声智能化诊断(S-Detect)技术在不同级别超声医师对乳腺肿物性质诊断的应用价值。方法选取在我院门诊行乳腺超声检查有乳腺肿块的患者168例,乳腺肿物共206个,其中将符合标准的168个乳腺肿物纳入研究。A组两名高级职称的超声医师和B组两名初级职称的超声医师分别用BI-RADS分类和S-Detect技术对乳腺肿物进行良恶性评估。所有肿物均经穿刺活检或手术取得病理结果为金标准。结果A组医师单独应用BI-RADS分类、S-Detect及联合应用两种诊断技术的灵敏度分别为81.25%、87.50%、93.75%,特异度分别为76.32%、79.60%、84.21%,准确度分别为76.79%、80.36%、85.12%,一致性检验Kappa值分别为0.30、0.37、0.48。B组医师单独应用BI-RADS分类、S-Detect及联合应用两种诊断技术的灵敏度分别为68.75%、75.00%、87.50%,特异度分别为65.79%、68.42%、82.89%,准确度分别为66.07%、69.04%、83.33%,一致性检验Kappa值分别为0.15、0.20、0.42。结论超声智能化诊断技术联合应用BI-RADS分类能提高高级职称医师和初级职称医师对乳腺肿物性质诊断的准确度及其一致性,其中对于初级超声医师对乳腺肿物性质诊断的辅助价值更明显。     

人工智能在甲状腺结节良恶性中的诊断价值

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性评估后与S-Detect技术判别结果进行对比。以病理学结果或ATA指南为诊断标准进行对照,分析不同年资医师及S-Detect技术的诊断效能和评价者之间的一致性。结果 136个甲状腺结节中良性病变81个,恶性病变55个。S-Detect技术诊断灵敏度高于低、中年资医师(P0.05),特异度低于不同年资医师(P0.05),S-Detect诊断准确度为65.44%。S-Detect与高年资医师的诊断一致性中等(Kappa=0.439,P0.05)。与S-Detect联合诊断可明显提高超声医师的诊断效能(P0.05)。结论 S-Detect技术在甲状腺结节良恶性诊断中的灵敏度较高。与S-Detect技术联合诊断可明显提高超声医师的诊断效能,具有很好的临床应用前景。S-Detect技术与高年资医师诊断一致性相对较好,未来有助于超声图像的标准化判读。     

不同医师对甲状腺结节超声造影定量分析的诊断价值

目的探讨不同医师对甲状腺结节超声造影定量分析的诊断价值。方法选取178例甲状腺结节患者共188个结节,其中良性结节102个,恶性结节86个。比较A医师(5年甲状腺超声工作经验)、B医师(2年甲状腺超声工作经验)、C医师(不足1年甲状腺超声工作经验)判读的超声造影定量分析参数,通过与病理结果比较计算敏感性、特异性后绘制受试者工作特征(ROC)曲线图,确定诊断最佳临界值并计算相应的曲线下面积。采用Kappa检验进行不同医师一致性检验。结果 A医师、B医师与C医师判读的超声造影定量比较差异均有统计学意义(P=0.012、0.017)。A、B医师判读的峰值(Peak)和时间-强度曲线的曲线下面积(AUC)参数,以及A医师和B医师判读的各参数的平均值(以下简称二者均值)对甲状腺良恶性结节的判断,差异均有统计学意义(均P<0.05)。以Peak参数作为诊断标准时,二者均值所得Peak值<30.325是诊断甲状腺良恶性结节的诊断的最佳选择,诊断甲状腺恶性结节的敏感性72.1%,特异性49.0%,ROC曲线下面积0.606;以AUC参数作为诊断标准时,二者均值所得AUC值<3.450是诊断甲状腺良恶性结节的最佳选择,诊断甲状腺恶性结节的敏感性69.8%,特异性58.8%,ROC曲线下面积0.643。A医师与B医师判读Peak、AUC参数均表现为基本一致(Kappa=0.778、0.723)。结论应用超声造影定量分析评估甲状腺结节可行,具有一定经验的医师之间有较高的一致性。     

ABVS联合手动超声在乳腺良恶性病灶鉴别诊断中的价值

目的探讨ABVS联合手动超声在乳腺病灶良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法对我院收治的,经手术或穿刺活检病理证实的乳腺疾病患者99例共128个病灶行ABVS联合手动超声检查。绘制ABVS联合手动超声鉴别乳腺病灶良恶性的操作者工作特征(ROC)曲线,计算ABVS联合手动超声诊断乳腺病灶良恶性的灵敏度、特异度、准确度、曲线下面积。结果 99例患者128个病灶中良性病灶54个,恶性病灶74个;ABVS联合手动超声诊断乳腺病灶良恶性的灵敏度、特异度、准确度、曲线下面积分别为89.90%、77.9.%、83.50%、0.838。结论 ABVS联合手动超声具有提高乳腺良恶性病灶诊断效能的潜在价值。     

超声弹性成像与常规超声检测肿块面积比在乳腺肿块诊断中的应用

目的探讨超声弹性成像与常规超声面积比对乳腺肿块的诊断价值。方法在常规超声检查的基础上应用超声弹性成像技术对94例乳腺肿块患者进行检查(共计120个肿块),首先观察乳腺肿块的灰阶声像图特征,然后在弹性模式和灰阶超声下测量肿块的面积,计算两者的面积比值,并与病理结果进行对照。以病理结果为金标准分别计算超声弹性成像诊断乳腺恶性肿块的敏感性、特异性及准确性,并绘制ROC曲线计算其曲线下面积。结果 94例患者共120个肿块,其中良性肿块79个,恶性肿块41个。以面积比值≥1.5诊断为恶性肿块,﹤1.5诊断为良性肿块,超声弹性成像诊断乳腺恶性肿块的敏感性、特异性、准确性分别为85.4%、87.3%、86.7%,其诊断乳腺恶性肿块的ROC曲线下面积为0.941。结论超声弹性成像与常规超声面积比对乳腺良恶性肿块的鉴别诊断具有较高的临床应用价值。     

SMI技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤诊断价值的ROC曲线对比分析

目的采用受试者工作特征曲线(ROC曲线)对比分析超微血管显像(SMI)技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤的诊断价值。方法设计前瞻性随机对照研究,研究对象选取该院2017年1月到2019年1月收治的50例诊断为乳腺导管内乳头状瘤患者和50例同期乳腺超声检查发现乳腺导管扩张(经病理诊断为非乳腺导管内乳头状瘤)患者。所有患者均完成SMI技术检查以及超声造影检查。观察SMI技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤诊断的影像学表现,并采用ROC曲线分析二者诊断价值差异。结果SMI技术检查微血管筑型:无血管52例,线型30例,树枝型13例,残根型5例;共诊断乳腺导管内乳头状瘤48例,非乳腺导管内乳头状瘤52例;诊断灵敏度为84.00%,特异度为88.00%,准确率为86.00%。超声造影病灶回声无增强51例,均匀增强28例,区域增强16例,不均匀增强5例,共诊断乳腺导管内乳头状瘤49例,非乳腺导管内乳头状瘤51例;诊断灵敏度为88.00%,特异度为90.00%,准确率为89.00%。SMI检出率(84.00%)低于超声造影(86.00%),但组间比较差异无统计学意义(χ^2=0.078,P=0.779)。SMI技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤诊断Kappa一致性检验结果提示Kappa=0.78,说明SMI技术和超声造影技术对乳腺导管内乳头状瘤的诊断具有一致性。SMI技术诊断ROC曲线下面积(AUC)=0.860,95%CI:0.781~0.939;超声造影技术诊断AUC=0.890,95%CI:0.819~0.961;SMI技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤诊断价值相当(P>0.05)。结论SMI技术与超声造影在乳腺导管内乳头状瘤诊断价值相当,但SMI技术诊断更便捷,且为无创检查,值得在临床推广应用。     

乳腺实质性导管内乳头状瘤的超声特征

目的 探讨超声在乳腺实质性导管内乳头状瘤诊断中的价值.方法 回顾性分析2007年4月-2009年4月经我院超声提示为实质性肿块、病理证实为导管内乳头状肿瘤的97例患者共112个病灶的超声声像图特征.结果 112个病灶中良性92个,恶性20个.超声检查良性病灶多表现为:形态不甚规则,边界较清,纵横比<0.7,内部呈低回声且分布不均匀,后方回声增强,内部血流信号较丰富.良、恶性病灶的超声特征差异无统计学意义.结论 乳腺实质性导管内乳头状瘤的超声表现具有一定特征,有助于早期诊断,但超声鉴别病灶的良恶性仍有一定困难.     

磁共振扩散加权成像技术对可疑乳腺癌的鉴别诊断价值

目的探讨乳腺磁共振扩散加权成像中表观扩散系数(apparent diffusion coefficient,ADC)值、指数表观扩散系数(exponential apparent diffusion coefficient,eADC)值和相对表观扩散系数(relative apparent diffusion coefficient,rADC)值,结合MRI平扫对可疑乳腺癌的诊断和鉴别价值。材料与方法收集41例患者均行扩散加权磁共振成像(diffusion weighted imaging,DWI)成像检查并行BI-RADS分级为Ⅳ级,且经手术病理证实。在病变感兴趣区测量ADC值、eADC值和rADC值;采取组间两两比较采用t检验,P<0.05其良、恶性差异有统计学意义。同时,按ADC值大小进行良、恶性分布情况统计,均以手术病理结果为金标准,进行统计学分析。结果在两两比较中,恶性病变ADC、rADC值低于良性病变,eADC值高于良性病变,其差异具有统计学意义(P<0.05)。以病理诊断结果为金标准,以1.440×10^-3 mm^2/s为鉴别乳腺良、恶性病变的临界值,敏感性为85.7%,特异度为55.0%,准确度为70.7%。以DWI中ADC值<1.440×10^-3 mm^2/s作为恶性的评判标准,Kappa=0.712,与病理诊断一致性好。结论扩散加权成像技术(ADC值、eADC值和rADC值)是磁共振检查鉴别可疑性乳腺癌可靠的指标;结合MRI平扫对BI-RADS分类Ⅳ级病变良恶性鉴别更具有重要的价值,对临床治疗具有指导意义。     

声触诊组织成像定量剪切波弹性成像技术鉴别诊断乳腺肿块良恶性的价值

目的评价声辐射力脉冲弹性成像（ARFI）声触诊组织成像定量（VTIQ）剪切波弹性成像技术鉴别诊断乳腺肿块良恶性的应用价值。 方法回顾性分析2014年6至7月同济大学附属第十人民医院行超声检查的乳腺肿块患者60例共60个乳腺肿块。所有肿块均经手术病理证实。首先对所有患者行乳腺常规超声检查,观察并记录肿块大小、边界、部位、回声、内部血供等,并进行乳腺影像报告和数据系统（BI-RADS）分类。然后应用VTIQ技术测量病灶内部横向剪切波速度（SWV）。以BI-RADS分类≥4类为乳腺恶性肿块诊断标准,BI-RADS<4为乳腺良性肿块诊断标准。以病理结果作为金标准,计算BI-RADS分类鉴别诊断乳腺肿块良恶性的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值及Youden指数。采用t检验比较乳腺良恶性肿块的SWV值差异。绘制VTIQ技术鉴别诊断乳腺肿块良恶性的操作者工作特性（ROC）曲线。 结果60个乳腺肿块包括乳腺恶性病灶18个,均为浸润性导管癌;乳腺良性病灶42个,包括纤维腺瘤21个,腺病16个,腺病伴导管扩张2个,导管内乳头状瘤1个,良性分叶状肿瘤1个,乳头状瘤1个。BI-RADS分类鉴别诊断乳腺肿块良恶性的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值、Youden指数分别为88.8%、59.5%、68.3%、48.5%、92.6%、0.48。乳腺恶性肿块平均SWV值高于乳腺良性肿块平均SWV值,且差异有统计学意义[（6.35±1.59）m/s vs （2.28±0.64） m/s,t=9.14,P<0.001）。ROC曲线显示,VTIQ技术测得的SWV值鉴别诊断乳腺肿块良恶性的阈值为4.20 m/s,VTIQ技术鉴别诊断乳腺肿块良恶性的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值、阴性预测值、Youden指数分别为94.4%、66.6%、75.0%、54.8%、96.5%、0.61。 结论与BI-RADS分类比较,VTIQ技术能明显提高乳腺肿块良恶性的鉴别诊断能力。     

多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类对乳腺肿块的诊断价值

目的探讨多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正乳腺影像报告与数据系统（BI-RADS）分类对诊断乳腺肿块良恶性的价值。 方法本研究首先采用常规超声、超微血流成像技术及应变弹性成像技术,将2021年7月至12月安徽医科大学第二附属医院收集的连续130例乳腺肿块病例作为训练集进行超声检查,超微血流成像及弹性成像结果分别以血管指数（VI）、弹性应变率（SR）值表示,以病理结果为金标准得出良恶性肿块VI值、SR值的截断值;然后以2022年1月至5月连续110例乳腺肿块作为验证集联合人工智能S-Detect技术,采用常规超声进行BI-RADS分级诊断,再以超微血管成像技术、应变弹性成像技术及S-Detect技术评估结果校正BI-RADS分级,以病理结果为金标准绘制受试者操作特征（ROC）曲线,采用Z检验比较不同诊断方法（常规超声+S-Detect+VI值+ SR值联合诊断以及各方法独立诊断）ROC曲线下面积的差异,计算不同诊断方法的敏感度、特异度、准确性、阳性预测值和阴性预测值。 结果训练集130例乳腺肿块中恶性70例、良性60例,VI值及SR值良恶性截断值分别为4.05、2.59。验证集110例乳腺肿块中恶性63例、良性47例,常规超声、S-Detect、VI值、SR值及四者联合诊断乳腺肿块良恶性的ROC曲线下面积分别为0.936、0.588、0.827、0.802、0.785,联合诊断的效能优于单独应用各独立模块,差异具有统计学意义（Z=6.074,P＜0.001;Z=2.668,P=0.008;Z=3.084,P=0.002;Z=3.293,P=0.001）,联合诊断的敏感度为98.4%、特异度为87.2%、准确性为93.6%、阳性预测值为91.2%、阴性预测值为97.6%。根据2013版美国放射学会BI-RADS≥4类肿块应行穿刺活检,穿刺活检率由87.3%（96/110）降至61.8%（68/110）,并校正4例被错判为良性的恶性病例（非特殊类型的浸润性乳腺癌3例,导管内原位癌1例）,校正32例错判为恶性的良性病例（腺病17例、腺病伴纤维腺瘤14例、叶状肿瘤1例）。 结论多模态超声联合人工智能S-Detect技术校正BI-RADS分类可提升乳腺肿块良恶性的诊断效能,减少不必要的穿刺活检、提高乳腺恶性肿块的检出率。     

人工智能S-Detect技术结合钙化特征对甲状腺结节的诊断价值

目的 探讨人工智能S-Detect技术结合钙化特征在甲状腺结节良恶性诊断中的价值.方法 选取2019年7月至2020年1月于安徽医科大学第二附属医院行甲状腺超声检查并行手术治疗的94例患者(94个甲状腺结节).采用常规超声和S-Detect技术对94例患者的94个甲状腺结节进行检查.以术后病理结果作为金标准,分析超声医...