本文的研究聚焦于S-Detect技术——基于深度学习的人工智能辅助诊断工具，它基本可以实现超声形态学自动勾勒和描述，允许以两种形式（可能是良性或恶性）对乳腺病变进行分类，为超声医生的最终诊断提供参考信息。
Multimodal ultrasound combined with artificial intelligence-based S-Detect technique to correct BI-RADS classification can improve the diagnostic efficiency for breast masses, …
探讨S-Detect、超声造影 (CEUS)对乳腺影像报告和数据系统 (BI-RADS) 4类乳腺病灶的鉴别诊断价值。 前瞻性选取2021年1月至2022年4月于首都医科大学附属北京天坛医院经常规超声诊断为BI-RADS 4类的乳腺结 …
S-Detect是在影像学大数据分析基础上利用深度学习方法开发的乳腺超声CAD软件，研究证实对乳腺结节良恶性鉴别具有较好的诊断效能，因此，可以预期S-Detect的应用将在乳腺超声的临床诊疗和教学领域发挥重要的 …
目的：分析S-Detect技术在乳腺超声检查中的诊断性能。 方法：选择2018年6月~12月接受检查的的女性患者175例，共纳入192个乳腺肿块。 分别通过超声医生和S-Detect技术来评估其对乳腺超声检查结果的一致性 …
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