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基于CNN和Transformer混合模型的甲状腺结节恶性风险分级研究.pdf

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    摘要

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    近年来，“智慧+医疗”的概念逐渐深入人心，成为推动医疗行业转型升级

    的重要力量。甲状腺结节是甲状腺癌的早期表现，也是最常见的结节病变。在诊

    断中，超声技术因其非侵入性而得到广泛应用。然而，超声图像中结节特征复杂，

    边缘模糊，形态多样，与背景组织难以区分，诊断结果常受限于医生的经验和知

    识，存在主观性。为提高诊断速度与准确性，本文依据C-TIRADS

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