换一批基于多模态超声数据模型对比和优化ACR TI-RADS分类系统
Comparison and Optimization of ACR TI-RADS Category Based on Multi-Modal Ultrasonic Data Model
摘要目的 基于多模态超声影像数据集,构建甲状腺结节恶性风险概率预测模型,进而对比和优化美国放射学会发布的甲状腺影像报告和数据系统(ACR TI-RADS)分类系统.方法 回顾性收集甲状腺结节患者995例,根据2017年ACR TI-RADS系统进行甲状腺结节分类.建立多模态超声联合特征的甲状腺结节恶性风险Logistic回归预测模型,计算该模型预测结节的恶性概率.根据制定的升降级标准,调整ACR TI-RADS结节分类,比较调整前后分类系统的诊断效能.结果 入组995例患者,共1107个甲状腺结节中,良性结节216个,恶性结节891个,传统ACR TI-RADS的曲线下面积(AUC)为0.820(P＜0.05).基于多模态超声特征构建预测模型,AUC为0.939(P＜0.05);根据模型预测的恶性概率,重新调整ACR TI-RADS 分类,调整后的 AUC 为 0.865(P＜0.05).结论 成功构建甲状腺结节恶性概率预测模型,联合多模态超声特征可以提高ACR TI-RADS分类系统的诊断效能.
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DOI
10.3969/j.issn.1002-0101.2025.05.006
发布时间
2025-06-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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