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摘要
甲状腺癌已经成为目前发病率增长最快的恶性肿瘤，跻身十大恶性肿瘤之一。早期识别甲状腺恶性结节，提高诊断准确率并确定其病理分型，有助于甲状腺癌诊治的规范化。近年来，医学影像数据与基于深度学习的人工智能(AI)算法联合诊断逐渐成为研究热点，大量研究数据已经证实基于静态超声图像的AI对甲状腺结节良恶性判断有较高的诊断价值，在此基础上实时动态AI实现了在超声诊断过程中对目标结节的动态识别、准确勾勒及结节良恶性的实时动态分析，提高了医疗决策的精准化。本文对AI在甲状腺癌超声诊断中的应用进行了综述，重点回顾近年来实时动态AI应用于超声图像、超声造影、超声弹性成像及病理分型方面诊断甲状腺癌的研究进展，并对其面临的挑战和机遇进行了展望。
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单位内蒙古医科大学附属医院
