超声新技术应用于甲状腺结节诊断的研究进展

摘要：

甲状腺癌发病率已跃居内分泌系统恶性肿瘤的首位.细针抽吸活组织检查(fine-needle aspiration biopsy,FNAB)已成为甲状腺术前唯一的诊断"金标准",但FNAB属有创性检查,且对医疗条件要求高,未能在全国广泛开展.超声是甲状腺检查的首选方式.三维超声检查存在一定的局限性,具有主观性以及依赖医师经验,意味着缺乏经验的医师更有可能误诊癌症,并增加了行FNAB的概率,造成医疗资源浪费.人工智能基于大数据的深度学习,能给予快速、客观的诊断.弹性成像能客观反映甲状腺结节的软硬度,超声造影能观察结节血供的细微变化,两者均能作为三维超声的补充手段.基于大数据深度学习的多模态人工智能可以捕捉到更细微的图像信息,由此训练出来的深度学习模型可以快速地对捕捉到的信息进行分析,给出客观诊断.甲状腺结节的高发病率引起了超声新技术在甲状腺结节中的应用研究热潮.本文主要对以上超声新技术进行归纳总结并介绍最新研究进展.

关键词：甲状腺癌;超声;人工智能;深度学习

所属期刊栏目：30

分类号：R736.1;R445.1(肿瘤学)

在线出版日期：2022-01-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：532-536