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目的 以甲状腺乳头状癌(PTC)为对照,对比超声甲状腺人工智能(AI)辅助诊断系统(AI辅助诊断系统)与不同年资超声医师诊断甲状腺髓样癌(MTC)的效果.方法 纳入经病理证实的63枚MTC、70枚PTC和62枚良性结节.以AI辅助诊断系统分析并识别结节,将恶性概率值≥0.40者诊断为恶性结节;由高、中及初级职称医师各1名利用我国甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)对甲状腺结节进行分类;对比两种方法诊断MTC及PTC的效能.结果 AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及曲线下面积(AUC)均低于3名医师;高、中级职称医师与AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的AUC差异均有统计学意义(P均<0.01),初级职称医师与AI辅助诊断系统AUC差异均无统计学意义(P均>0.05).AI辅助诊断系统诊断MTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及AUC均低于其诊断PTC,但AUC差异无统计学意义(P>0.05).结论 超声甲状腺AI辅助诊断系统诊断MTC效能较高.

作者:江柳;陈蕾;张晓婷;刘畅;梁振威;孙秀明;邵玉红;陈路增

来源:中国医学影像技术 2024 年 40卷 2期

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作者:
江柳;陈蕾;张晓婷;刘畅;梁振威;孙秀明;邵玉红;陈路增
来源:
中国医学影像技术 2024 年 40卷 2期
标签:
甲状腺肿瘤 癌,髓样 超声检查 人工智能 thyroid neoplasms carcinoma,medullary ultrasonography artificial intelligence
目的 以甲状腺乳头状癌(PTC)为对照,对比超声甲状腺人工智能(AI)辅助诊断系统(AI辅助诊断系统)与不同年资超声医师诊断甲状腺髓样癌(MTC)的效果.方法 纳入经病理证实的63枚MTC、70枚PTC和62枚良性结节.以AI辅助诊断系统分析并识别结节,将恶性概率值≥0.40者诊断为恶性结节;由高、中及初级职称医师各1名利用我国甲状腺影像报告和数据系统(C-TIRADS)对甲状腺结节进行分类;对比两种方法诊断MTC及PTC的效能.结果 AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及曲线下面积(AUC)均低于3名医师;高、中级职称医师与AI辅助诊断系统诊断MTC和PTC的AUC差异均有统计学意义(P均<0.01),初级职称医师与AI辅助诊断系统AUC差异均无统计学意义(P均>0.05).AI辅助诊断系统诊断MTC的敏感度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、准确率及AUC均低于其诊断PTC,但AUC差异无统计学意义(P>0.05).结论 超声甲状腺AI辅助诊断系统诊断MTC效能较高.

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