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引言甲状腺疾病在临床上非常常见，其中甲状腺结节是最常见的病变之一。超声诊断是评估甲状腺结节性质的首选方法。然而，由于医生的经验和主观性，在甲状腺超声诊断中...

引言甲状腺疾病在临床上非常常见，其中甲状腺结节是最常见的病变之一。超声诊断是评估甲状腺结节性质的首选方法。然而，由于医生的经验和主观性，在甲状腺超声诊断中存在一定的误诊率。随着人工智能技术的发展，其在甲状腺超声诊断中的应用越来越受到关注并取得了一定的进展。本文将综述人工智能在甲状腺超声诊断中的应用现状。人工智能在甲状腺超声诊断中的应用技术图像分割和特征提取人工智能在超声图像中进行甲状腺结节的分割和特征提取是关键的一步，它可以帮助医生更准确地评估结节的性质。传统的分割方法主要基于手工选取特征，但是由于各种因素的干扰，这些手工选取特征的方法往往不够准确。而深度学习方法通过建立卷积神经网络来学习特征分割和提取，取得了更好的效果。自动诊断模型基于图像分割和特征提取的结果，可以构建自动诊断模型来预测甲状腺结节的性质，如是恶性还是良性。这些自动诊断模型利用机器学习和深度学习算法进行训练，并通过大量的甲状腺超声图像数据集来提高预测准确度。辅助决策系统人工智能还可以通过将自动诊断模型与临床指南相结合，构建辅助决策系统。该系统能够根据患者的具体病情、超声诊断结果和临床指南，给出合理的诊断建议，帮助医生做出准确的诊断和治疗决策。应用现状与挑战目前，人工智能在甲状腺超声诊断中的应用已经取得了一定的进展。通过图像分割和特征提取，可以提高结节性质的分类准确性。自动诊断模型的应用使得甲状腺超声诊断更加方便快捷，并且能够减少误诊率。辅助决策系统能够辅助医生做出更合理的诊断和治疗决策。然而，人工智能在甲状腺超声诊断中还面临一些挑战。首先，需要大量的标记数据作为训练集，而人工标记数据的过程耗时耗力。其次，不同医院和不同医生使用的超声设备和诊断标准可能有所不同，这增加了算法的复杂性和不确定性。此外，人工智能的诊断结果应该以辅助决策的形式提供给医生，而非代替医生做出决策。结论人工智能在甲状腺超声诊断中的应用具有很大的潜力。通过图像分割和特征提取，自动诊断模型和辅助决策系统的结合，可以提高甲状腺超声诊断的准确性和效率。然而，仍然需要进一步研究和探索，以解决数据标注、设备差异和算法不确定性等挑战，推动人工智能在甲状腺超声诊断中的应用取得更大的突破。