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基于关键解剖结构检测的人工智能模型识别甲状腺超声标准切面的应用价值 被引量：1
1
作者 柳舜兰 郭明辉 +4 位作者 喻正纲 柳培忠 苏淇琛 何韶铮 吕国荣 《临床超声医学杂志》 CSCD 2023年第5期372-377,共6页
目的探讨基于关键解剖结构检测的人工智能(AI)模型在甲状腺超声标准切面(TUSP)识别中的应用价值。方法以成人TUSP和非标准切面(N-SP)图像为研究对象,含标准集8978张和实验集1916张;其中标准集分为训练集8178张和验证集800张,分别用于训... 目的探讨基于关键解剖结构检测的人工智能(AI)模型在甲状腺超声标准切面(TUSP)识别中的应用价值。方法以成人TUSP和非标准切面(N-SP)图像为研究对象,含标准集8978张和实验集1916张;其中标准集分为训练集8178张和验证集800张,分别用于训练和验证AI模型识别TUSP;以超声专家团队识别为标准,比较初级医师、中级医师及AI模型识别实验集TUSP和非标准切面(N-SP)的诊断效能;同时收集AI模型及不同年资医师识别实验集图像累计耗时及平均每张图像耗时,并对其进行比较。结果AI模型识别实验集8个TUSP即甲状腺峡部横切面(TPTI)、甲状腺峡部纵切面(LPTI)、左甲状腺上极横切面(UTPLT)、左甲状腺下极横切面(DTPLT)、右甲状腺上极横切面(UTPRT)、右甲状腺下极横切面(DTPRT)、左甲状腺纵切面(LPLT)及右甲状腺纵切面(LPRT)的准确率为94.7%~99.9%,识别N-SP的准确率为93.8%;AI模型识别8个TUSP和N-SP的曲线下面积(AUC)均大于初级医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);AI模型识别LPTI、UTPLT、DTPLT、UTPRT、DTPRT、LPRT的AUC均大于中级医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);中级医师识别TPTI、UTPRT、DTPRT、LPLT、LPRT、N-SP的AUC均大于初级医师,差异均有统计学意义(均P<0.05);其余两两比较差异均无统计学意义。AI模型识别实验集TUSP图像累计耗时及平均每张图像耗时均少于不同年资医师人工识别,专家团队识别累计耗时及平均每张图像耗时均少于中级、初级医师,中级医师识别累计耗时及平均每张图像耗时均少于初级医师,差异均有统计学意义(均P<0.05)。结论基于关键解剖结构检测的AI模型识别TUSP具有较高准确性和效率,可作为甲状腺超声图像质量控制和规范化培训的辅助工具。 展开更多
关键词 超声检查 人工智能 甲状腺超声标准切面 质量控制
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