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J-GLOBAL ID：202202217682124228   整理番号：22A0993577

甲状腺超音波画像に基づく甲状腺乳頭状癌の中央区域リンパ節転移人工知能診断モデルの構築【JST・京大機械翻訳】

A Thyroid Ultrasound Image-based Artificial Intelligence Model for Diagnosis of Central Compartment Lymph Node Metastasis in Papillary Thyroid Carcinoma

著者 (8件)： Li Yingying (中国人民解放軍総医院第一医学中心超声科,北京 100853) ,  Sun Wenxuan (北京郵電大学人工智能学院,北京 100876) ,  Liao Xiandong (北京郵電大学人工智能学院,北京 100876) ,  Zhang Mingbo (中国人民解放軍総医院第一医学中心超声科,北京 100853) ,  Xie Fang (中国人民解放軍総医院第一医学中心超声科,北京 100853) ,  Chen Donghao (北京郵電大学人工智能学院,北京 100876) ,  Zhang Yan (中国人民解放軍総医院第一医学中心超声科,北京 100853) ,  Luo Yukun (中国人民解放軍総医院第一医学中心超声科,北京 100853)
資料名： Zhongguo Yixue Kexueyuan Xuebao  (Zhongguo Yixue Kexueyuan Xuebao)
巻： 43  号： 6  ページ： 911-916  発行年： 2021年 
JST資料番号： C2236A  ISSN： 1000-503X  CODEN： CIHPDR  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 【目的】甲状腺超音波画像に基づく甲状腺乳頭状癌の中央領域におけるリンパ節転移の人工知能診断モデルを確立する。方法:2018年1月から12月まで、中国人民解放軍総病院の第一医学センターで甲状腺切除及び頚部中央区リンパ節郭清を行った309例の甲状腺乳頭状癌(PTC)患者の臨床資料及び超音波画像を分析し、病理結果は金標準である。すべての症例を訓練集合(265例)と試験集合(44例)に分けた。甲状腺超音波画像によるPTC患者の中心区域リンパ節転移を予測するコンピュータ支援診断システムを深さ学習方法に基づいて確立した。このシステムの診断性能をテストセットで評価した。【結果】PTC患者の中心領域におけるリンパ節転移の正確性,感度,特異性,および受信者動作特性曲線下面積は,試験の集中で80%,76%,83%,0.794であった。結論:深部学習に基づく人工知能診断モデルは甲状腺乳頭状癌の中央区域リンパ節転移の診断に使用でき、臨床選択治療プランに根拠を提供することができる。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 学習 ,  金 ,  *甲状腺 ,  *人工知能 ,  臨床医学 ,  甲状腺切除 ,  患者 ,  *超音波画像 ,  軍隊 ,  病理 ,  *乳頭状癌 ,  リンパ節郭清 ,  血中濃度-時間曲線下面積 ,  *リンパ節転移
準シソーラス用語： 特異性 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 腫ようの診断  (GE03020J) ,  消化器の腫よう  (GH04000D)

タイトルに関連する用語 (8件)： 甲状腺 ,  超音波画像 ,  乳頭状癌 ,  区域 ,  リンパ節転移 ,  人工知能診断 ,  モデル ,  構築