张华, 王霞. 多模态超声与人工智能对甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移诊断中的研究进展. 2025. biomedRxiv.202509.00024
多模态超声与人工智能对甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移诊断中的研究进展
通讯作者: 王霞, eexn0296250@126.com
DOI:10.12201/bmr.202509.00024
Diagnostic Accuracy of Multimodal Ultrasound Integrated with Artificial Intelligence for Central Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma: A Systematic Review
Corresponding author: wangxia, eexn0296250@126.com
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							    摘要:甲状腺乳头状癌(PTC)是最常见的内分泌系统恶性肿瘤,其发病率在全球范围内呈显著上升趋势。中央区淋巴结转移(CLNM)作为PTC最常见的转移方式,影响手术决策,但是PTC通常预后良好,为减少过度诊疗,术前准确诊断至关重要,多模态超声技术的与人工智能算法的应用为其提供无创诊断方法。本文系统综述了多模态超声技术(包括常规超声、弹性成像、超声造影)与人工智能(涵盖传统机器学习与深度学习)在PTC中央区淋巴结转移诊断中的最新研究进展,重点分析了不同技术整合的诊断效能比较、临床实用价值以及未来发展方向,为临床实践与研究创新提供理论依据。 Abstract: 多模态超声技术与人工智能的结合为甲状腺乳头状癌中央区淋巴结转移的诊断提供了全新范式。超声造影、弹性成像等新技术弥补了常规超声的不足,而深度学习与机器学习算法则通过高效的数据处理和特征提取,显著提高了诊断的客观性和准确性。多模态融合模型通过整合不同技术优势,展现出最佳的诊断效能,为临床决策提供了有力支持。 Key words: ; ; ;提交时间:2025-09-09 版权声明:作者本人独立拥有该论文的版权,预印本系统仅拥有论文的永久保存权利。任何人未经允许不得重复使用。
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								图表 
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