深度学习驱动的恶性软组织肿瘤诊断：基于双模态超声图像与临床指标

深度学习驱动的恶性软组织肿瘤诊断：基于双模态超声图像与临床指标 UC-STTNet: A Deep Learning-Driven Diagnostic System for Malignant Soft Tissue Tumors Using Dual-Mode Ultrasound Images and Clinical Indicators

页面：11,作者/机构:谢浩

简介:这份报告聚焦于深度学习在恶性软组织肿瘤 (STT) 诊断领域的应用。报告介绍了一种名为 UC-STTNet 的深度学习诊断系统，该系统利用双模态超声图像和临床指标，能够有效区分良性和恶性 STT。UC-STTNet 的 AUC 值高达 0.89，优于经验不足的放射科医生，展现出其作为辅助诊断工具的巨大潜力。报告详细介绍了 UC-STTNet 的架构、性能评估、临床应用案例以及未来发展方向，并提供了系统与不同级别放射科医生诊断性能的量化评估。

报告重点

UC-STTNet 基于深度学习，整合了双模态超声图像（灰阶和彩色多普勒）以及临床指标，能有效识别良恶性软组织肿瘤，AUC 值高达 0.89，显著优于传统方法。
UC-STTNet 在区分不同级别放射科医生诊断的 STT 病灶方面表现出色，其 AUC 值均高于中级和初级放射科医生，表明其在诊断准确性方面具有优势。
研究证实，UC-STTNet 能够有效提升初级和中级放射科医生的诊断性能，例如，初级放射科医生使用该系统后，AUC 值从 0.75 提升至 0.85。
UC-STTNet 不仅能诊断 STT，还具备预测其良恶性的潜力，它能根据影像学特征为每个病例提供置信度评分，评分越高，恶性可能性越大。
报告提供了 UC-STTNet 的系统架构、性能评估、临床应用案例以及未来发展方向，并佐以图表和数据，清晰展示了其在 STT 诊断中的应用价值。

参考图示

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