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자료유형
학술저널
저자정보
박지연 (부산가톨릭대학교 방사선학과) 조용인 (부산가톨릭대학교 방사선학과) 양성희 (부산가톨릭대학교 방사선학과)
저널정보
국제차세대융합기술학회 차세대융합기술학회논문지 차세대융합기술학회논문지 제8권 제2호
발행연도
2024.2
수록면
343 - 350 (8page)
DOI
10.33097/JNCTA.2024.08.2.343

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갑상선 결절 환자의 진단에 있어서 양성, 악성의 분류는 추후 치료방침을 결정하는 중요한 요소이다. 인공지능 컴퓨터 보조진단 소프트웨어의 하나인 S-detect는 회색조 초음파 영상을 자동으로 분석하고 시각화하여양성과 악성 가능성을 가이드 해주는 컴퓨터 보조진단 프로그램이다. 본 연구는 S-detect의 성능을 살펴보고 갑상선 결절 특히 갑상선암 환자에서의 임상적 적용과 그 유용성을 확인하여 불필요한 조직 검사를 줄일 수 있는 방안을 알아보고자 하였다. 2021년 8월부터 2023년 12월까지 J 내과의원 외래에 방문하여 세침흡인세포검사가 계획된 129명의 갑상선 결절 환자를 대상으로 하였다. S-detect 인자의 유용성을 알아보기 위해 ROC 분석을 실시하고 진단의 일치성을 알아보기 위한 Kappa 분석을 시행하였다. 그 결과 AUC 0.748(0.662-0.834), 민감도 87.0%, 특이도 62.7%, Kappa 값 0.442로 확인되었다. 따라서, 경험이 없는 초보 검사자들에게 S-detect는 진단 능력과 자신감을 크게 향상시킬 수 있으며, 갑상선 결절의 감별 진단에 도움을 줄 수 있다.
#갑상선 결절 #컴퓨터 보조진단 #세침흡인세포검사 #초음파영상 #Thyroid nodule #Computer-aided diagnosis #Fine needle aspiration #Ultrasound image

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