Cancer; Ultrasonic imaging; Neural networks; Training; Needles; Pathology; Machine learning algorithms;
机译:基于超声图像的计算机辅助诊断分类良性与恶性甲状腺结节:基于放射科评估的比较
机译:基于超声图像对甲状腺良恶性结节进行计算机辅助诊断的方法:与放射科医生评估结果的比较
机译:超声实时组织弹性摄影改善了ACR甲状腺成像报告和数据系统在差异的良性甲状腺结节中的诊断性能:1525甲状腺结节的概述
机译:基于深度学习的超声文本分类器,用于预测良性和恶性甲状腺结节
机译:通过使用数学模型分析超声图像,可预测甲状腺结节某些超声特征的价值。
机译:超声实时组织弹性成像提高了ACR甲状腺成像报告和数据系统在鉴别良性甲状腺结节和恶性肿瘤中的诊断性能:1525甲状腺结节的总结
机译:超声电脑辅助诊断(CAD)基于甲状腺成像报告和数据系统(TI-RAD)来区分良性甲状腺结节以及放射科学家与不同诊断经验的诊断性能