基于计算机辅助诊断技术的超声图像处理软件对甲状腺结节诊断效能的初步研究

目的通过比较基于计算机辅助诊断技术（CAD）的甲状腺超声图像处理软件（安克侦）与超声医师对甲状腺结节进行甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）评分的差别,初步探讨安克侦CAD软件在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的价值。 方法选取2015年5月至2016年10月就诊于中山大学附属肿瘤医院的194例甲状腺结节患者的病例资料。每个病例选取一个结节进行分析,所有结节均经手术或超声引导下细针穿刺活检（US-FNA）病理证实。由两位年资不同的超声医师评估结节图像,分别对结节的5个特征（成分、回声、形态、边缘、强回声）进行评分,得出总的TI-RADS评分并分类。安克侦CAD软件则通过自动分析结节图像,得出基于美国放射学会（ACR）标准的TI-RADS评分。 结果安克侦CAD软件的TI-RADS评分与高年资医师比较,差异无统计学意义（Z=0.964,P=0.335）,与低年资医师比较,差异具有统计学意义（Z=5.593,P<0.001）。以TR5为恶性诊断界值,安克侦CAD软件的诊断敏感度与高年资医师比较,差异无统计学意义（84.62% vs 86.54%,P=0.815）,且其略高于低年资医师,但差异无统计学意义（84.62% vs 73.08%,P=0.052）。安克侦CAD软件、低年资医师、高年资医师评分的诊断特异度分别为65.56%、87.78%、82.22%,安克侦CAD软件明显低于低年资和高年资医师（65.56% vs 87.78%,χ²=12.893,P<0.01;65.56% vs 82.22%,P=0.004）。CAD软件的ROC曲线下面积均低于高年资及低年资医师（0.735 vs 0.921,Z=4.537,P<0.0001;0.735 vs 0.898,Z=4.033,P=0.0001）。 结论安克侦CAD软件对甲状腺结节的诊断敏感度与高年资及低年资医师相比,并无显著差异,但诊断特异度及诊断准确性均低于高年资及低年资医师。其综合诊断效能仍需进一步深入研究。     

超声图像人工智能辅助对甲状腺结节定性诊断价值的研究

目的：研究超声影像智能辅助诊断方法对甲状腺良恶性结节的鉴别诊断价值。方法：收集221例（共273个甲状腺结节）于我院接受甲状腺穿刺或手术的甲状腺癌患者的甲状腺结节超声图像。所有超声图像由不同年资医生、超声图像人工智能辅助诊断方法单独或联合对甲状腺结节超声图像进行分析诊断，对结节进行TI-RADS分类；以甲状腺结节病理结果为“金标准”，分别计算不同年资医生单独或联合人工智能辅助诊断方法对不同类型甲状腺结节分级的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值，绘制受试者工作特征曲线（ROC曲线）。结果：病理确诊恶性结节218个，良性结节55个。低年资医生诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为68.81%(150/218)、61.82%(34/55)、67.40%(184/273)；高年资医生诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为87.61%(191/218)、81.82%(45/55)、86.45%(236/273)；超声图像人工智能辅助诊断甲状腺结节良恶性敏感度、特异度、准确度分别为83.49%(182/218)、78.18%(43/55)、82.42%(225/273)；低...     

超声人工智能在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值

目的 探讨超声人工智能(AI)辅助诊断系统在甲状腺可疑结节良恶性鉴别诊断中的应用价值。方法 回顾性分析按美国放射学会甲状腺影像报告与数据系统(ACR TI-RADS)分类3～5类的甲状腺结节289个。将不同年资医师和超声AI辅助诊断系统分为低年资组、高年资组和AI组,分别以TR4、TR5为诊断恶性截断值,比较各组的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和ROC曲线下面积(AUC)。结果 截断值TR4与TR5比较,低年资组、高年资组及AI组AUC分别为0.579 vs 0.752、0.684 vs 0.881、0.678 vs 0.856,差异有统计学意义(P<0.05)。以TR5为最佳截断值时,AI组对甲状腺结节诊断的灵敏度、特异度、准确度、阳性预测值、阴性预测值和AUC均高于低年资组(P<0.05),且与高年资组相仿(P>0.05)。结论 超声AI辅助诊断系统对甲状腺可疑结节的最佳诊断恶性截断值为TR5,其诊断效能高于低年资医师,与高年资医师相仿。     

AmCAD-UT Detection系统辅助鉴别甲状腺良恶性结节的应用价值

目的：评价甲状腺超声图像处理软件（AmCAD-UT Detection）对甲状腺良恶性结节的诊断效能 方法：166例甲状腺结节由超声医师根据其二维超声及二维联合超声造影特征分别进行TI-RADS分级,CAD系统自动进行分级。建立ROC曲线,比较三种方法的曲线下面积,找出区分甲状腺良恶性结节的最佳截点,比较CAD系统与二维超声及二维联合超声造影的灵敏度、特异度、准确率,分析CAD系统描述的超声特征在良恶性结节中的差异,评估其诊断效能。 结果：CAD系统、二维超声、二维联合超声造影的AUC分别为0.859、0.833、0.930,诊断能力比较：二维联合超声造影＞CAD＞二维超声。CAD系统的灵敏度及准确率高于二维超声,特异度低于二维超声,二维联合超声造影诊断的特异度及准确率均高于CAD,差异有统计学意义（P＜0.05）。低回声、强回声点、不规则边缘等特征对诊断恶性结节意义较大。 结论：甲状腺超声图像处理软件（AmCAD-UT Detection）能够敏感地发现甲状腺恶性结节,有较高的诊断准确性,可全面而准确地量化结节特征,临床应用价值较高。     

计算机辅助检测和诊断系统对甲状腺结节细针穿刺活检的评估价值

目的探讨计算机辅助检测和诊断（CAD）系统评估甲状腺结节是否应行细针穿刺活检的临床应用价值。 方法收集2019年2月至10月哈尔滨医科大学附属第一医院106例欲行细针穿刺活检的甲状腺结节,进行CAD系统、高年资、低年资超声医师评估并按照美国甲状腺学会指南建议穿刺与否,以细针穿刺活检病理结果为“金标准”进行判读。若病理结果为恶性,则判定建议细针穿刺活检有意义;若病理结果为良性,则判定建议细针穿刺活检无意义,分别计算3种方式的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性,比较3种方式的评估效能;按照结节大小将其分为3组：1.0 cm~＜1.5 cm组、1.5 cm~＜2.0 cm组和≥2.0 cm组,研究其对CAD软件评估甲状腺结节穿刺与否这一效能的影响,比较不同组的敏感度、特异度和准确性的差异。3种方式间及各组间差异的比较均采用McNemar检验法。 结果CAD软件的评估效能与高年资医师相对比,CAD软件的敏感度低,而特异度高,差异均有统计学意义（71.2% vs 84.6%,P=0.039;77.8% vs 61.1%,P=0.049）;CAD软件的评估效能与低年资医师相对比,其敏感度、特异度均高于低年资医师,差异均有统计学意义（71.2% vs 55.8%,P=0.021;77.8% vs 64.8%,P=0.039）;CAD软件的评估准确性与高年资医师相近,但大于低年资医师（74.5% vs 60.4%）,差异有统计学意义（P=0.001）。CAD软的评估效能与结节大小有关,当结节最大直径为1.0 cm~＜1.5 cm时,CAD软件的敏感度最高（82.4% vs 40.0% vs 62.5%）,差异具有统计学意义（P=0.027）;当结节最大直径≥2.0 cm时,CAD软件具有最高的特异度及准确性（91.7% vs 80.0% vs 53.3%;84.4% vs 81.6% vs 48.0%）,差异均具有统计学意义（P=0.023、0.002）。 结论CAD系统能对甲状腺结节给出合理的细针穿刺活检建议,其评估准确性与高年资医师相近且高于低年资医师,结节大小能影响其评估效能。     

不同年资医师应用自动乳腺超声诊断系统结合CAD对乳腺恶性病灶的诊断价值

目的探讨不同年资医师应用计算机辅助诊断系统(CAD)辅助自动乳腺超声诊断系统(ABUS)对于诊断乳腺恶性病灶的价值。方法收集行ABUS检查的乳腺病灶患者1452例,其中,恶性270例,共282个病灶;良性674例,共695个病灶;阴性508例。比较6名医师(3名低年资医师与3名高年资医师)使用CAD系统前后的诊断敏感性、特异性、受试者工作特征(ROC)曲线下面积及平均阅读时间。结果应用CAD前,低年资医师与高年资医师诊断恶性病灶的敏感性分别为87%、93%,使用CAD后均提高至94%,低年资医师使用CAD前、后诊断敏感性比较差异有统计学意义(P<0.05),高年资医师差异无统计学意义。6名医师在使用CAD系统前后诊断特异性无变化。低年资医师在使用CAD系统后的诊断准确率有所提高,曲线下面积由0.85提高至0.89,差异有统计学意义(P<0.05);而高年资医师在使用CAD系统后,虽然ROC曲线下面积由0.91提高至0.92,但差异无统计学意义。所有医师使用CAD后的平均阅读时间均有不同程度的延长,差异有统计学意义(P<0.05)。结论虽然使用CAD后的平均阅读时间有所延长,但在可接受范围内,ABUS结合CAD能大大提高超声医师诊断乳腺恶性病灶的准确率和敏感性,且对低年资医师帮助更大。     

计算机辅助超声医师诊断甲状腺TI-RADS 3～4级占位病变的价值

目的评价甲状腺超声图像分析软件(AmCAD-UT Detection)辅助超声医师诊断甲状腺TI-RADS 3～4级占位病变性质的作用及可行性。方法本试验入组病例超声诊断为TI-RADS 3级50例,诊断为TI-RADS 4级174例占位病变;病理证实154例甲状腺恶性病灶及80例甲状腺良性病灶,将符合AmCAD-UT Detection分析系统读片要求的术前超声图像输入系统,该系统通过对甲状腺结节超声图像中表现的主要良、恶性鉴别特征进行处理、量化,并通过诊断系统进行诊断,同时术前超声诊断医师结合软件处理后图像及诊断结论重新进行诊断。对比同一医师在使用该软件前、结合软件后及软件本身独立诊断三者对甲状腺占位病例诊断的灵敏度、特异度及准确率差异。结果对比超声医师术前独立诊断、AmCAD-UT Detection软件读图诊断及超声医师结合软件后诊断三者对甲状腺占位性病变的灵敏度、特异度及准确率。医师术前独立诊断甲状腺占位病变准确率:CUT OFF值设定为TI-RADS 4a、4b及4c级分别为82.1%、54.6%、76.6%;甲状腺CAD诊断甲状腺占位病变准确率:CUT OFF值设定为TI-RADS 4a、4b及4c级分别为86.8%、89.3%、88%;超声医师结合甲状腺CAD诊断甲状腺占位病变准确率:CUT OFF值设定为TI-RADS 4a、4b及4c级分别为91.5%、91.0%、88%。ROC曲线下面积:超声医师、CAD及超声医师+CAD分别为82.3、93.1、96.3;比较三者诊断能力:医师结合CADCAD医师独立诊断,AmCAD-UT Detection辅助超声医师提高诊断甲状腺TI-RADS 3～4级占位病变性质的能力。结论 AmCAD-UT Detection可辅助超声医师提高诊断甲状腺TI-RADS 3～4级占位病变的诊断能力,提高超声医师诊断结节恶性或良性倾向性百分比,为临床医师下一步治疗方案提供更明确依据。     

基于卷积神经网络模型对鉴别卵巢肿瘤良恶性的研究

目的 本研究旨在开发用于卵巢肿瘤良恶性超声图像自动诊断的卷积神经网络(CNN)模型，评估该模型与低年资超声医师单独及联合诊断卵巢肿瘤良恶性的效能。方法 选取336例行经阴道超声检查且有明确病理结果的卵巢肿瘤患者，评估CNN模型对卵巢肿瘤超声图像良恶性分类的效能。绘制受试者工作特征(ROC)曲线，对比低年资超声医师、CNN模型以及联合诊断3种方式的诊断效能。结果 低年资超声医师诊断卵巢良恶性肿瘤的特异度和阳性预测值(79.55%和76.77%)高于CNN模型，而准确度、灵敏度和阴性预测值(77.08%、74.38%和77.35%)显著低于CNN模型；二者联合诊断准确度、特异度、阳性预测值和阴性预测值(84.23%、87.50%、85.43%和83.24%)均显著高于任一种单独诊断方式，仅灵敏度(80.63%)略低于CNN模型。联合诊断的受试者工作特征曲线下面积(AUC)为0.84,显著高于单独诊断的低年资医师(AUC为0.77)及CNN模型(AUC为0.79)。结论 CNN模型可以有效鉴别卵巢肿瘤的良恶性，CNN模型和低年资医师诊断效能相近，二者联合诊断有助于提升低年资超声医师对卵巢肿瘤...     

基于甲状腺成像报告和数据系统分类的计算机辅助诊断系统对甲状腺癌超声诊断的辅助价值

目的探讨基于甲状腺成像报告和数据系统（TI-RADS）分类的计算机辅助诊断（CAD）系统对超声医师诊断甲状腺癌的辅助价值。 方法收集2018年10月至2019年3月在国内5家医院的400例甲状腺结节超声图像进行多中心回顾性研究。采用由北京大学前沿交叉学科研究院研发的基于TI-RADS分类的CAD系统,超声医师诊断甲状腺癌的诊断模式分为无CAD模式和CAD模式,11名具有不同工作经验的超声医师（低年资超声医师4名,中年资超声医师4名,高年资超声医师3名）在上述2种模式下诊断甲状腺癌。比较2种诊断模式的诊断效能及读片时间：绘制CAD系统和超声医师诊断甲状腺癌的受试者工作特征（ROC）曲线,应用DeLong方法比较2种模式下曲线下面积（AUC）的差异;应用配对t检验比较2种模式的读片时间差异。 结果在CAD模式下,所有超声医师诊断甲状腺癌的AUC值较无CAD模式有显著提高［0.848（0.837~0.858） vs 0.800（0.788~0.812）］,差异具有统计学意义（P＜0.001）;敏感度从73.8%（95%CI：71.9%~75.6%）提升到82.7%（95%CI：81.0%~84.3%）,差异具有统计学意义（χ²=9.870,P＜0.001）;特异度从86.2%（84.7%~87.6%）提升到86.9%（85.4%~88.3%）,但差异无统计学意义（χ²=0.021,P=0.379）。进行亚组分析时,在CAD模式下,低年资超声医师和中年资超声医师诊断甲状腺癌的AUC值较无CAD模式有显著提高（0.840 vs 0.740;0.848 vs 0.814）,差异具有统计学意义（P＜0.001、=0.001）,但高年资超声医师诊断甲状腺癌的AUC值较无CAD模式无明显变化（0.859 vs 0.861,P=0.861）。在CAD模式下,所有超声医师的阅片时间较无CAD模式减少［（20.2±8.2）s vs（22.7±9.6）s］,差异具有统计学意义（t=-23.9,P＜0.001）。 结论CAD模式有助于低年资超声医师和中年资超声医师对甲状腺癌的诊断,同时缩短了诊断时间。     

计算机辅助诊断系统辅助超声诊断甲状腺弥漫性病变合并结节良恶性的应用价值

目的：探究计算机辅助诊断（computer-aided diagnosis,CAD）系统辅助超声医师诊断甲状腺弥漫性病变合并结节良恶性的效能。方法：收集2017年8月至2017年12月在我院就诊并行超声检查的甲状腺弥漫性病变合并结节患者342例（共533个结节）,以病理检查结果为金标准,比较按常规超声诊断方法（依据成人甲状腺结节与分化型甲状腺癌指南的标准）与CAD系统辅助下超声诊断判断甲状腺弥漫性病变合并结节良恶性的灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值及受试者操作特征曲线（receiver operator characteristic curve, ROC曲线）的曲线下面积（erea under the curve, AUC）。结果：常规超声诊断甲状腺弥漫性病变合并结节良恶性的灵敏度为96.6%,特异度为72.5%,AUC为0.846;在CAD系统辅助下超声诊断的灵敏度为96.6%,特异度为80.9%,AUC为0.888。在CAD系统辅助下的诊断特异度和AUC均较高（P均<0.01）。结论：对于甲状腺弥漫性病变合并结节的患者,采用超声联合CAD系统诊断甲状腺结节良恶性时,可在...     

计算机辅助诊断系统在甲状腺结节超声诊断中的应用

[摘 要] 目的 评估计算机辅助诊断（Computer-aided Diagnosis ,CAD）系统在甲状腺超声检查中的诊断效能及临床应用价值。方法 选取2018年8月至2019年1月在中南大学湘雅三医院进行甲状腺超声检查并行手术切除的171例患者，共205个甲状腺结节。分别采用CAD及4名不同经验水平的超声医师对205例甲状腺结节的超声图像进行分析并根据美国放射学会（ACR）的TI-RADS指南进行分类，然后对4名不同经验水平的超声医师结合CAD也进行了研究。以手术病理结果为金标准,评估CAD系统在鉴别甲状腺良恶性结节中的诊断效能，以及CAD对不同经验水平的超声医师的影响。结果 CAD系统的使用提高了4名超声医师对甲状腺结节鉴别诊断的敏感性及AUC值(结合CAD系统vs未结合CAD系统:灵敏度：超声医师A, 93.10% vs 87.93%;超声医师B, 90.52% vs 84.48%;超声医师C, 85.34% vs 78.45%;超声医师D, 75.00% vs 66.38%，AUC值：超声医师A, 0.95 vs 0.94;超声医师B, 0.93 vs 0.92;超声医师C, 0.86vs 0.81;超声医师D, 0.86 vs 0.70)，差异均有统计学意义（P均＜0.05）。然而CAD系统的低特异性(73.03%)仅对超声医师C、D有显著性改善(P均＜0.05)。CAD系统对甲状腺恶性肿瘤的诊断敏感性与具有5年经验的超声医师相似，差异无统计学意义（P=1.00），但CAD系统的特异性较低。结论 CAD鉴别诊断甲状腺结节的敏感性较高，但特异性较低。结合CAD可有效提高初级医师甲状腺结节的超声诊断水平，也能提高高年资医师对甲状腺结节鉴别诊断的敏感性。     

Diagnostic Performance of Ultrasound Computer-Aided Diagnosis Software Compared with That of Radiologists with Different Levels of Expertise for Thyroid Malignancy: A Multicenter Prospective Study

The aim of the work described here was to evaluate the diagnostic performance of ultrasound thyroid computer-aided diagnosis (CAD) software. This multicenter prospective study included 494 patients (565 thyroid nodules) who underwent surgery or biopsy after ultrasonography at four hospitals from January 2019 to September 2019. The diagnostic performance metrics of different readers were calculated and compared with the pathologic results. The sensitivity of CAD was outstanding and was equivalent to that of a senior radiologist (90.51% vs. 88.47%, p > 0.05). The area under the curve of CAD was equivalent to that of a junior radiologist (0.748 vs. 0.739, p > 0.05). However, the specificity was only 49.63%, which was lower than those of the three radiologists (75.56%, 85.93% and 90.37% for the junior, intermediate and senior radiologists, respectively). The diagnostic performance of the junior radiologist was significantly improved with the aid of CAD (junior + CAD). The sensitivity and area under the curve of junior + CAD were improved from 72.20% to 89.93% and from 0.739 to 0.816, respectively (both p values <0.05), and the positive predictive value, negative predictive value and κ coefficient improved from 76.3% to 78.6%, 82.0% to 86.8% and 0.394 to 0.511, respectively. Though specificity slightly decreased from 75.56% to 73.33%, the difference was not statistically significant (p > 0.05). In general, the clinical application value of CAD is promising, and its instrumental value for junior radiologists is significant.     

计算机辅助诊断系统鉴别甲状腺结节良恶性的诊断效能及其影响因素

目的评估计算机辅助诊断系统（CAD）鉴别甲状腺结节良恶性的诊断效能及其影响因素。 方法回顾性分析2013年1月至2017年12月就诊于中山大学附属肿瘤医院的1035例患者资料（共1065个甲状腺结节），所有甲状腺结节均经超声引导下细针穿刺活检或外科手术证实。利用CAD系统基于Kwak提出的甲状腺影像报告与数据系统（K-TI-RADS）、美国甲状腺协会（ATA）指南、美国放射协会（ACR）发表的ACR-TI-RADS指南分为3组并进行分析，以病理结果为"金标准"，建立受试者工作特征（receiver operator characteristic，ROC）曲线，计算曲线下面积（area under the ROC curve，AUC），采用Z检验比较组间AUC的差异。根据约登指数最大的切点值确定最佳诊断临界点，计算以最佳诊断临界点区分良恶性时，不同组间的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值和准确性，采用McNemar检验比较各组间差异。 结果ACR-TI-RADS指南诊断甲状腺结节的曲线下面积（AUC）高于K-TI-RADS及ATA指南（0.743 vs 0.703，0.743 vs 0.693），差异均有统计学意义（Z=3.026、3.669，P均<0.01）。ACR-TI-RADS指南敏感度高于K-TI-RADS指南（91.95% vs 63.98%），差异有统计学意义（P<0.001），与ATA指南比较（91.95% vs 90.04%），差异无统计学意义（P=0.7123）。以4c类为诊断界值时，K-TI-RADS指南特异度最高（66.23% vs 49.74%，66.23% vs 47.38%），差异均有统计学意义（P均<0.001）。结节大小影响CAD的诊断效能，其中当结节最大径线为5~<10 mm或≥20 mm时，CAD的AUC最大,差异有统计学意义（P<0.001）。而CAD在正常甲状腺背景与桥本甲状腺炎背景下，AUC比较，差异无统计学意义（P=0.82）。 结论甲状腺CAD基于ACR-TI-RADS指南进行诊断时，显示出更好的诊断效能，而结节大小影响CAD的诊断效能。     

S-detect技术辅助住院医师诊断甲状腺影像报告和数据系统4类≤1 cm甲状腺结节的应用价值

目的探讨S-detect人工智能技术在辅助住院医师诊断≤1 cm的甲状腺影像报告和数据系统（TI-RADS）4类甲状腺结节良恶性中的临床应用价值。 方法2021年3~4月前瞻性连续纳入在解放军总医院第一医学中心行甲状腺超声检查和甲状腺超声引导下穿刺活检及外科手术切除的133例患者,共133个最大径≤1 cm的TI-RADS 4类甲状腺结节,其中良性结节21个,恶性结节112个。采集上述甲状腺结节的超声图像、S-detect诊断模式图像。以手术病理为金标准,绘制常规超声、S-deteet技术及两者联合诊断甲状腺结节良恶性的受试者操作特征（ROC）曲线,采用McNemar检验对比分析住院医师应用常规超声、S-detect技术及两者联合诊断甲状腺结节良恶性的敏感度、特异度及准确性的差异,采用DeLong检验比较ROC曲线下面积的差异。 结果住院医师应用常规超声诊断甲状腺结节良恶性的敏感度为95.5%（107/112）、特异度为42.9%（9/21）、准确性为88.0%（116/133）;S-detect技术诊断的敏感度为93.8%（105/112）、特异度为52.4%（11/21）、准确性为87.2%（116/133）;S-detect技术与常规超声联合诊断的敏感度为92.0%（105/112）、特异度为76.2%（11/21）、准确性为89.5%（116/133）。常规超声、S-detect技术及两者联合鉴别诊断≤1 cm甲状腺结节良恶性的ROC曲线下面积分别为0.692、0.731和0.841。两者联合诊断的准确性、特异度和ROC曲线下面积均高于单独应用常规超声和S-detect技术,其中ROC曲线下面积比较差异具有统计学意义（P=0.007,P=0.028）。 结论S-detect人工智能技术辅助住院医师可提高对≤1 cm TI-RADS 4类甲状腺结节良恶性的诊断效能。     

计算机辅助诊断技术可提高肿块最大径≤10 mm早期乳腺癌的超声诊断效能

目的探讨计算机辅助诊断在早期乳腺癌诊断中的价值。方法对120枚病理证实的最大径≤20 mm乳腺肿块(乳腺癌结节50枚，良性结节70枚)超声图像进行回顾性分析，根据肿块大小分为最大径≤10 mm组(56枚)、最大径11~20 mm组(64枚)两组，由2名超声医师参照BI-RADS-US分类予以诊断，结合计算机超声辅助诊断结果后再次诊断，以病理结果为金标准，对比分析计算机辅助诊断在超声诊断早期乳腺癌中的作用。结果乳腺肿块最大径≤10 mm组中，应用普通超声对早期乳腺癌的敏感性、特异性和准确性分别为62.5%、59.4%、60.7%，操作性曲线下面积(AUC)为0.61。结合计算机辅助诊断技术结果为79.2%、81.3%、80.4%；AUC为0.80。对于最大径11~20 mm组，常规超声的敏感性、特异性和准确性分别为69.2%、68.4%、68.8%，ROC曲线AUC为0.69。结合计算机辅助诊断结果为80.8%、81.6%、81.3%；AUC为0.81。计算机辅助诊断后两组不同大小乳腺肿块的敏感性、特异性、准确性及AUC均有提高，乳腺肿块最大径≤10 mm组的准确率及AUC提高尤为显著，差异有统计学意义(P < 0.05)。结论计算机辅助诊断技术有助于提高早期乳腺癌的超声诊断效能，尤其是辅助最大径≤10 mm的早期乳腺癌的诊断。      

计算机辅助诊断系统基于不同指南对甲状腺结节的良恶性诊断效能对比

目的 对比计算机辅助诊断系统(CAD)基于不同指南诊断甲状腺结节良恶性的效能。 方法 多中心、前瞻性分析2019年1月至2019年9月就诊于四所联盟医院的453例患者(共521例甲状腺结节),所有结节均经手术或超声引导下细针穿刺病理证实。以病理为金标准,建立受试者工作特征曲线(ROC曲线),并得到曲线下面积(AUC),cut-off值及其对应的的敏感度、特异度、阳性预测值(PPV)、阴性预测值(NPV)。组间AUC对比采用Z检验,组间敏感度、特异度对比采用McNemar检验。 结果 KSThR共识的AUC、敏感度高于其他7个指南的AUC(P均＜0.01),BTA指南的特异度高于其他7个指南(P均＜0.01)。 结论 KSThR共识具有最高的AUC、敏感度,BTA指南具有最高的特异度。     

微血管成像联合FNA在甲状腺良恶性结节中的应用

目的探讨微血管成像(SMI)联合细针穿刺(FNA)检查在甲状腺结节良恶性诊断中的临床应用价值。方法选取215例甲状腺结节患者,术前均做SMI、FNA检查。基于SMI、FNA及二者联合对诊断甲状腺结节良恶性的真实性、可靠性和收益评价,建立ROC曲线评价系统并计算ROC曲线下面积(AUC)。结果 SMI与FNA的灵敏度、特异度及准确率差异无统计学意义,P>0.05;SMI和FNA联合诊断的灵敏度、特异度、准确率为91.2%、92.4%、92.0%、约登指数为0.76、ROC曲线下面积为0.91,高于各单项检查。结论微血管成像结合FNA能够提高超声对甲状腺良恶性结节的诊断效能。