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近年来,甲状腺疾病的发病率显著升高,超声检查是甲状腺疾病诊断的首选检查手段。同时,基于深度学习的医疗影像分析水平快速提高,超声影像分析取得了一系列里程碑式的突破,深度学习算法在医学图像分割和分类领域展现出强大的性能。本文首先阐述了深度学习算法在甲状腺超声图像分割、特征提取和分类分化三个方面的应用,其次对深度学习处理多模态超声图像的算法进行归纳总结,最后指出现阶段甲状腺超声图像诊断存在的问题,展望未来发展方向,以期促进深度学习在甲状腺临床超声图像诊断中的应用,为医生诊断甲状腺疾病提供参考。 相似文献
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