检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
机构地区:[1]三峡大学第一临床医学院/宜昌市中心人民医院超声科,湖北宜昌4430030
出 处:《癌症进展》2024年第9期956-959,共4页Oncology Progress
基 金:中华国际医学交流基金会2021 SKY影像科研基金(Z-2014-07-2101)。
摘 要:甲状腺乳头状癌(PTC)占全部甲状腺癌的80%~90%,尽管其预后相对较好,但其发生颈部淋巴结转移(CLNM)的概率较高,常规超声检查诊断PTC CLNM存在一定的局限性。随着计算机技术和人工智能技术的飞速发展,超声影像组学(USR)逐渐受到关注。USR技术通过应用机器学习和深度学习等人工智能方法,从海量超声医学图像数据库中提取丰富的信息,并将这些图像信息转化为对临床决策有价值的内容,进而有助于精准诊断和有效治疗,提高患者的生活质量。本文综述了USR在预测PTC CLNM方面的研究进展。
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