相关研究与后续进展

该预印本在去重控制的图像级划分下训练了五个骨干网络（387张甲状腺超声图像、1,332个细针穿刺细胞学图像块，标签来自术后诊断），并将冻结模型分别用于TN3K（n=1,228，数据集自带良恶性标签）和DDTI（n=637，由放射科TI-RADS类别派生的二分类终点），结果显示超声集成模型在TN3K上AUROC为0.825、ResNet-50为0.888，而在TI-RADS派生终点上AUROC仅为0.477和0.437，细胞学基准AUROC为0.986（0.970–0.998）对比超声集成0.733，作者强调由于队列、采集与终点同时变化，这一对比不能归因于标签定义本身。