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目的 探讨基于超声人工智能(AI)系统AI-SONICTM Thyroid 5.3.3.0 的图像分析在甲状腺结节恶性风险评估中的应用价值.方法 选取 2019 年 4 月至 2021 年 1 月海军军医大学(第二军医大学)第二附属医院收治的453 例甲状腺结节患者,共 573 枚甲状腺结节.以术后病理结果为金标准,通过χ2 检验和ROC曲线评估术前AI系统检查对不同性别分组、不同年龄分组及不同结节大小分组的甲状腺结节良恶性的鉴别诊断效能,并通过DeLong检验比较术前AI系统检查与不同年资超声医师术前应用常规超声检查鉴别诊断甲状腺结节良恶性的效能.结果 在术前检查的 573 枚甲状腺结节中,术后病理证实为恶性 411 枚(76.5
作者：郭芳琪；刘晟；徐磊；李勇刚；赵佳琦
来源：海军军医大学学报 2024 年 45卷 1期
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