邱永康，陈钊，杨琦，康磊

北京大学第一医院核医学科，北京 100034；*通信作者 康磊 kanglei@bjmu.edu.cn

甲状腺疾病的发病率近年不断升高。甲状腺功能异常已经成为第二常见的内分泌疾病，我国约4 000万人被诊断为甲状腺功能减退症，甲状腺功能亢进症患者超过1 000万人，甲状腺癌的发病率在过去几十年内也稳步上升。我国甲状腺癌占新发恶性肿瘤的4.8%，高于世界平均水平（3%）[1]。甲状腺疾病，尤其是甲状腺癌的诊断目前主要依赖超声、CT和核医学等影像检查以及病理学检查。然而，超声医师的诊断能力以及细胞病理学诊断的不确定性等因素制约着甲状腺疾病的诊断准确度和效率[2]。

人工智能是一门能够模拟与延伸人的智能、方法与技术的技术科学。常规影像学检查方法不易通过肉眼观察量化，而人工智能可以提取和量化关键的图像信息，从而使图像诊断从主观的定性任务转变为客观的定量分析。本文对近年基于影像学资料的人工智能技术辅助诊断甲状腺疾病的相关研究进行综述。

1 人工智能技术在医学影像中的应用

20世纪60年代，有学者尝试使用计算机分析医学图像[3]。随着技术的发展，计算机辅助诊断系统（computer aided diagnosis system，CAD）利用人工智能技术分析医学影像图像特征，从而检测病变或做出诊断，为临床医师提供第二诊断意见，以提高诊断效率和准确性[4]。人工智能包括传统的符号人工智能和以机器学习为核心的数字人工智能，目前的研究热点深度学习是机器学习的一个分支。……