【摘 要】
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目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4a类结节穿刺活检的应用价值.资料与方法选取常规超声TI-RADS分类为4a类的甲状腺结节79例共86个病灶.应用S-Detect技术对所有病灶进行良恶性诊断后,再次进行分类.以病理结果作为“金标准”,比较S-Detect技术辅助分类前后的差异.结果S-Detect技术辅助诊断前,遵循临床治疗策略均应进行穿刺活检,活检率为100.0％(86/86)、特异度为0％(0/52)、敏感度为100.0％(34/34)、阳性预测值
【机 构】
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首都医科大学附属北京朝阳医院西院超声科,北京 100043;首都医科大学附属北京朝阳医院超声医学科,北京 100020
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目的探讨人工智能(S-Detect技术)辅助甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)4a类结节穿刺活检的应用价值.资料与方法选取常规超声TI-RADS分类为4a类的甲状腺结节79例共86个病灶.应用S-Detect技术对所有病灶进行良恶性诊断后,再次进行分类.以病理结果作为“金标准”,比较S-Detect技术辅助分类前后的差异.结果S-Detect技术辅助诊断前,遵循临床治疗策略均应进行穿刺活检,活检率为100.0％(86/86)、特异度为0％(0/52)、敏感度为100.0％(34/34)、阳性预测值为39.5％(34/86)、误诊率为100.0％(52/52)、漏诊率为0％(0/34);S-Detect技术辅助诊断后,38个病灶由4a类降为3类,活检率为55.8％(48/86)、特异度为71.2％(37/52)、敏感度为97.1％(33/34)、阳性预测值为68.8％(33/48)、误诊率为28.8％(15/52)、漏诊率为2.9％(1/34),其中活检率和误诊率显著降低(χ2=48.776、57.433,P均<0.01),特异度和阳性预测值显著提高(χ2=57.433、10.517,P均0.05).结论S-Detect技术辅助甲状腺结节再次分类有助于提高TI-RADS 4a类结节的活检效能,降低穿刺率.
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