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基于CT的深度学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用 摘要： 基于CT的深度学习模型在甲状腺结节良恶性鉴别中的应用是当前医疗信息技术领域最重要的研究方向之一。本研究旨在构建和验证一个用于CT自动识别甲状腺结节的深度学习模型，以提高CT医师对甲状腺结节的诊断水平。研究结果表明，深度学习模型在甲状腺结节的诊断准确率达91.8%，敏感度84.5%，特异度87.8%，每例诊断时间为0.30±0.02秒，均优于3名医师。研究结论：深度学习模型用于甲状腺结节的诊断具有较高的准确率、特异度和敏感度，可辅助CT医师实时诊断甲状腺结节。 知识点解释： 1. 深度学习模型：深度学习模型是一种基于人工神经网络的机器学习算法，可以自动学习和提取图像特征，以实现图像分类、目标检测和图像分割等任务。在医疗界，深度学习模型可以应用于图像诊断、疾病预测和个体化治疗等领域。 2. 甲状腺结节：甲状腺结节是一种常见的甲状腺疾病，可能是良性的，也可能是恶性的。CT扫描是甲状腺结节常用的诊断方法，但CT医师需要进行人工解释和诊断，存在一定的主观性和误差。 3. CT自动识别：CT自动识别是指使用机器学习算法和计算机视觉技术自动识别和诊断甲状腺结节的技术。深度学习模型可以自动学习CT图像特征，并输出诊断结果，从而提高CT医师的诊断水平和效率。 4. 医疗信息技术：医疗信息技术是指应用信息技术和人工智能在医疗领域的技术，包括图像处理、机器学习、自然语言处理等技术。医疗信息技术可以提高医疗服务质量、降低医疗成本和改善医疗体验。 5. 人工智能：人工智能是指通过机器学习和计算机视觉技术模拟人类智能的技术，包括自然语言处理、机器学习、计算机视觉等技术。人工智能可以应用于医疗、金融、制造等领域，提高生产效率和服务质量。 本研究旨在应用深度学习模型实现CT自动识别甲状腺结节，提高CT医师的诊断水平和效率，并为未来医疗信息技术的发展提供新的研究方向。