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摘要
常规超声因其便捷灵活、安全无辐射等特点，是公认的评估甲状腺结节良恶性的首选影像学检查方式。但其主观依赖性较强，且存在比较大的观察者之间的差异，使得不同医疗水平地区、不同年资超声医师之间的诊断水平参差不齐。近年来，随着人工智能的飞速发展，越来越多的深度学习算法开始应用于甲状腺声像图领域，进行结节的分割、良恶性分类及组织病理学预测分析，并且已经取得一定的成果。本文就常规超声联合深度学习技术在甲状腺结节中的研究进展、目前存在的问题及未来发展进行综述。
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单位中国医学科学院北京协和医学院
