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甲状腺结节在临床十分常见，甲状腺癌是近年来全球发病率增长最快的恶性肿瘤，已上升为北京市女性恶性肿瘤发病率第三位。超声检查是诊断甲状腺疾病的首选检查方法，但由于甲状腺结节超声表现的复杂性及多样性，以及超声检查的操作者依赖性，使得甲状腺结节诊断水平在不同医生、不同地区间存在较大差异。基于人工智能算法（AI）的计算辅助诊断系统（CAD）来分析甲状腺超声影像资料，可以更准确、客观地评估甲状腺结节的恶性风险，辅助低年资及基层医院医师提高诊断准确性，避免不必要的穿刺活检和/手术，减小患者经济和心理负担，具有十分重要的意义。本课题基于计算机深度学习和多帧动态识别等技术，对甲状腺结节图像特征进行深度挖掘，共纳入并标记7115名患者共15977张甲状腺良、恶性结节的超声图像，研发了甲状腺结节人工智能辅助超声诊断系统；同时针对以往深度学习网络解释性不足的问题，参照目前最权威的甲状腺结节风险分层评价系统——ACR TI-RADS，使研发的软件系统可以进行人机互动操作提升准确性。

创新性构建了一套甲状腺人机协同辅助诊断系统，并进行了多中心验证。经多中心超声数据测试，CAD系统诊断甲状腺癌的准确性较单中心提高(***% vs ***%)。CAD系统诊断甲状腺癌的准确性与3名有经验超声医生的准确性相当(***%比***%;P=***)；CAD系统在内部测试集诊断甲状腺癌的性能优于在外部测试集的性能(AUC:*** vs ***); CAD系统在不同大小甲状腺结节中诊断甲状腺癌的性能相近（AUC:*** vs *** vs ***）；CAD系统与超声医生之间对甲状腺结节特征的一致性范围为***；来自外部测试集2家医院的超声图像是影响CAD系统诊断甲状腺癌的主要因素(OR：***、***)；与有经验超声医生相比较，CAD对带有粗大钙化结节的诊断准确性更高（OR：***）。

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