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甲状腺结节是一个全球发病率非常高的疾病.中国、北美洲、澳洲发病率>7.8/10万人[1].从增长率来看,1980年以来,甲状腺癌的发病率大幅增长.有研究者认为发病率增长与检出率有较大关系.许多甲状腺乳头状癌(papillary thyroid carcinoma, PTC)存在过度诊断、过度穿刺的问题.研究表明,全球各国都存在PTC 过度诊断的情况,其中韩国的过度诊断率高达93％,中国约87％[2].由于超声诊断对医师的经验依赖较大,在低年资医师和一些基层医疗机构中,尚存在漏诊的情况.作为一种高发疾病,甲状腺结节的筛查需大量基层医院参与,因此如何平衡甲状腺结节的漏诊和过度诊断,提高甲状腺结节的诊断能力,尤其是基层医院的诊断能力,是一个严峻的问题,成为目前甲状腺超声人工智能(artificial intelligence,AI)研究的主要关注点.基于AI的计算机辅助诊断(computer-aided diag-nosis,CAD)系统是一种新的诊断技术,具有一致性好、便捷、快速等特点,因此越来越多被运用到解决甲状腺结节超声诊断的问题中.