摘要
目的 构建并比较甲状腺良恶性结节超声二维灰阶图像的多种数学模型。方法 收集河北医科大学第三医院2015年6月至2021年6月行超声检查发现甲状腺结节的504例患者。术中共切取546个甲状腺结节样本行病理学检查,其中良性结节415个,恶性结节131个。根据甲状腺结节超声二维图像的灰度值,找到区分良恶性的显著征象;通过数学模型建立多种分类器,比较不同分类器显示良恶性结节的精度和覆盖度,找到最优的数学分类模型。结果 通过用良恶性的显著特征构建Fisher分类、回归分类、贝叶斯分类和Libsvm分类。Libsvm分类诊断甲状腺结节良恶性的精度和覆盖度最优,诊断甲状腺良性结节的精确度为93.8%,覆盖度为78.9%;甲状腺恶性结节精确度为81.8%,覆盖度为94.7%。结论 Libsvm分类器可以快捷精准地判断甲状腺结节良恶性,进一步促进甲状腺结节的临床诊断及治疗。
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单位河北医科大学第三医院; 河北科技大学