| 基于AI TI-RADS联合患者临床指标诊断甲状腺结节良恶性的诊断效能 |
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| 引用本文： | 徐谦金,黄鹏飞,孙晖,王玉春,王丹丹,徐楠,杨斌.基于AI TI-RADS联合患者临床指标诊断甲状腺结节良恶性的诊断效能[J].中国超声医学杂志,2023(11):1209-1211. |
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| 作者姓名： | 徐谦金 黄鹏飞 孙晖 王玉春 王丹丹 徐楠 杨斌 |
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| 作者单位： | 南京医科大学金陵临床医学院(中国人民解放军东部战区总医院)超声诊断科 |
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| 摘 要： | 目的 探讨基于人工智能(AI)的甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)联合临床指标预测甲状腺结节良恶性的诊断效能。方法 回顾性分析进行超声检查并接受超声引导下甲状腺细针穿刺活检(US-FNAC)或手术的甲状腺结节381个，比较单用AI TI-RADS和AI TI-RADS联合临床指标(以下称之为联合模型)对甲状腺结节良恶性的诊断效能。结果 联合模型对甲状腺结节诊断的特异度(75.34%vs. 63.01%)、曲线下面积(0.886 vs. 0.806)均高于单独使用AI TI-RADS(P<0.05)。结论 AI TI-RADS联合临床指标的预测模型相较于单独使用AI TI-RADS更有诊断价值。
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| 关 键 词： | 甲状腺结节 超声检查 甲状腺影像报告与数据系统 临床指标 |
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