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机器学习模型预测甲状腺结节良恶性分析
1
作者
卢江昆
胡纪杨
+3 位作者
龚建鸣
曾林文
袁绍峰
于伟
《山西医药杂志》
CAS
2021年第20期2899-2901,共3页
甲状腺结节的无创诊断主要依赖于影像学检查,其中超声检查具有经济性强、无害、无创、操作简单且准确率较高的特点,但传统的超声检查对操作人员的依赖性较强,且诊断结果准确性受阅片人员的影响较大,因此若医师知识储备不足或高强度工作...
甲状腺结节的无创诊断主要依赖于影像学检查,其中超声检查具有经济性强、无害、无创、操作简单且准确率较高的特点,但传统的超声检查对操作人员的依赖性较强,且诊断结果准确性受阅片人员的影响较大,因此若医师知识储备不足或高强度工作导致的疲劳均可能导致超声诊断准确率下降[1]。随着计算机与影像学技术的不断融合与发展。
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关键词
影像学技术
无创诊断
超声检查
影像学检查
甲状腺结节
知识储备
诊断准确率
融合与发展
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职称材料
题名
机器学习模型预测甲状腺结节良恶性分析
1
作者
卢江昆
胡纪杨
龚建鸣
曾林文
袁绍峰
于伟
机构
上海市
金山区
亭林
医院
普外
科
上海市金山区亭林医院信息科
出处
《山西医药杂志》
CAS
2021年第20期2899-2901,共3页
基金
上海市金山区卫生健康系统科研课题计划项目(JSKJ-KTYQ-2019-13)。
文摘
甲状腺结节的无创诊断主要依赖于影像学检查,其中超声检查具有经济性强、无害、无创、操作简单且准确率较高的特点,但传统的超声检查对操作人员的依赖性较强,且诊断结果准确性受阅片人员的影响较大,因此若医师知识储备不足或高强度工作导致的疲劳均可能导致超声诊断准确率下降[1]。随着计算机与影像学技术的不断融合与发展。
关键词
影像学技术
无创诊断
超声检查
影像学检查
甲状腺结节
知识储备
诊断准确率
融合与发展
分类号
R736.1 [医药卫生—肿瘤]
R581 [医药卫生—内分泌]
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作者
出处
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被引量
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1
机器学习模型预测甲状腺结节良恶性分析
卢江昆
胡纪杨
龚建鸣
曾林文
袁绍峰
于伟
《山西医药杂志》
CAS
2021
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