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目的 超聲是中國(guó)女性乳腺檢查的常用方法，提升超聲醫(yī)生臨床診斷效率對(duì)乳腺篩查的全
面普及意義重大。 盡管醫(yī)生目前有自己的模板生成超聲報(bào)告，但從模板到最終形成報(bào)告，還有很多繁瑣
工作需要醫(yī)生完成。 本文嘗試通過(guò)人工智能（ ａｒｔｉｆｉｃｉａｌ ｉｎｔｅｌｌｉｇｅｎｃｅ，ＡＩ）技術(shù)，輔助醫(yī)生完成部分繁瑣工
作，提高醫(yī)生完成乳腺超聲報(bào)告的效率。 方法 首先基于乳腺影像報(bào)告和數(shù)據(jù)系統(tǒng)的詞匯索引以及醫(yī)生
臨床經(jīng)驗(yàn)，歸納出結(jié)構(gòu)化特征描述語(yǔ)句；然后基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ ｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎａｌ ｎｅｕｒａｌ ｎｅｔｗｏｒｋｓ，ＣＮＮ） ＋
Ｔｒａｎｓｆｏｒｍｅｒ 模型獲取患者的良惡性分類信息，基于 Ｕｎｅｔ 和冒泡排序模型自動(dòng)標(biāo)記、測(cè)量病灶最大徑和
計(jì)算縱橫比；最后 ＡＩ 綜合上述信息生成初步診斷報(bào)告，用以輔助醫(yī)生生成最終報(bào)告。 結(jié)果 ＡＩ 報(bào)告特征
描述語(yǔ)句準(zhǔn)確率達(dá) ８１?? ５２％，病灶最大徑相對(duì)誤差為 １０?? ８％，縱橫比準(zhǔn)確率達(dá)到 １００％，提升醫(yī)生撰寫報(bào)
告效率達(dá)到 ６８?? ３１％。 結(jié)論 該模型在保證準(zhǔn)確率的情況下，能夠有效減少醫(yī)生撰寫報(bào)告時(shí)間，為優(yōu)化乳
腺超聲檢查流程提供了技術(shù)基礎(chǔ)