超声人工智能用于乳腺结节良恶性诊断的研究

• 作者: 李程 李艳 林江莉 武敬平 王丹 臧树良 花瞻 赵玉珍
• 来源期刊: 中国超声医学杂志
• 关键词: 超声人工智能 乳腺结节 良恶性 诊断
• 年，卷（期）: 2019,（9）
• 所属期刊栏目: 临床研究
• 页码范围: 786-788
• 页数: 3页
• 字数: 2423字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-0101.2019.09.006

摘要

目的 评价乳腺超声人工智能设备,对乳腺结节良恶性的诊断价值.方法 采集具有明确病理学诊断结果的乳腺结节超声图像400张,其中乳腺良性结节200张,乳腺恶性结节200张,运用超声人工智能对400张超声图像进行诊断,并对诊断结果进行统计分析.结果 乳腺超声人工智能的灵敏度为96.06％ 、特异度为97.46％,具有良好的真实性,与病理结果一致性程度极好,Kap-pa值为0.94,具有极好的可靠性.结论 超声人工智能有利于避免超声诊断存在的主观性缺陷,一定程度上实现了超声诊断的量化及标准化,值得临床推广.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丹	北京中医药大学基础医学院	68	343	11.0	16.0
2	林江莉	四川大学材料科学与工程学院	52	395	11.0	18.0
3	花瞻	中日友好医院普外科	16	180	5.0	13.0
4	赵玉珍	中日友好医院超声诊断科	34	223	9.0	13.0
5	武敬平	中日友好医院超声诊断科	24	85	5.0	8.0
6	李程	中日友好医院超声诊断科	10	77	4.0	8.0
7	臧树良	中日友好医院超声诊断科	4	8	2.0	2.0
8	李艳	西苑医院核医学科	2	2	1.0	1.0