基于传输的超声造影序列度量学习用于甲状腺结节的识别

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目的

建立甲状腺超声造影血流灌注相似性度量学习方法,对临床常见的甲状腺结节进行分类诊断。

方法

收集2017年1月至2020年12月南京鼓楼医院145例甲状腺结节超声造影病例,经手术病理明确诊断,包括20例结节性甲状腺肿,33例甲状腺滤泡状腺瘤,68例甲状腺微小乳头状癌和24例甲状腺乳头状癌。引入时序约束最优传输构建甲状腺超声造影度量学习(TCSML)方法,自动对齐局部造影增强模式并量化为动态血流灌注差异,并与已有的12种度量学习或多视图学习方法比对并辅助甲状腺结节进行分型鉴别。

结果

在与已有的12种度量学习或多视图学习方法的对比中,该TCSML模型的平均诊断准确度75.14%,灵敏度68.85%,精准度78.85%和F1分数69.79%,高于其他学习方法(均P

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