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人工智能辅助甲状腺影像报告和数据系统4a类结节穿刺活检 被引量：6
1
作者 何子朋 郭瑞君 唐华 《中国医学影像学杂志》 CSCD 北大核心 2021年第12期1195-1198,共4页
目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4a类结节穿刺活检的应用价值。资料与方法选取常规超声TI-RADS分类为4a类的甲状腺结节79例共86个病灶。应用S-Detect技术对所有病灶进行良恶性诊断后,再次进行分... 目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4a类结节穿刺活检的应用价值。资料与方法选取常规超声TI-RADS分类为4a类的甲状腺结节79例共86个病灶。应用S-Detect技术对所有病灶进行良恶性诊断后,再次进行分类。以病理结果作为“金标准”,比较S-Detect技术辅助分类前后的差异。结果S-Detect技术辅助诊断前,遵循临床治疗策略均应进行穿刺活检,活检率为100.0%(86/86)、特异度为0%(0/52)、敏感度为100.0%(34/34)、阳性预测值为39.5%(34/86)、误诊率为100.0%(52/52)、漏诊率为0%(0/34);S-Detect技术辅助诊断后,38个病灶由4a类降为3类,活检率为55.8%(48/86)、特异度为71.2%(37/52)、敏感度为97.1%(33/34)、阳性预测值为68.8%(33/48)、误诊率为28.8%(15/52)、漏诊率为2.9%(1/34),其中活检率和误诊率显著降低(χ^(2)=48.776、57.433,P均<0.01),特异度和阳性预测值显著提高(χ^(2)=57.433、10.517,P均<0.01),敏感度和漏诊率无明显变化(P>0.05)。结论S-Detect技术辅助甲状腺结节再次分类有助于提高TI-RADS 4a类结节的活检效能,降低穿刺率。 展开更多
关键词 甲状腺结节 超声检查 甲状腺影像报告和数据系统 S-Detect 病理学 外科 诊断 鉴别
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