Guibin Zhang, Weier Luo, Lei Cao · 2026 · arXiv
DOI: 10.48550/arXiv.2610.29738 · open-access PDF
Schilddrüsen-Ultraschall unterstützt die Beurteilung der Malignität von Knoten, aber Klassifikationsvorhersagen fehlen oft Beweise, die mit bekannten klinischen Beschreibungen verbunden sind. Radiomics bietet explizit definierte Messungen, die solche Erklärungen durch ein klinisches Wörterbuch unterstützen können. Jedoch erfordert die Verwendung dieser Messungen als interpretierbares Beweis eine zuverlässige Schätzung von Ultraschallbildern und die Erhaltung der Messfestigkeit bei der Optimierung der Klassifikationsleistung. Wir schlagen ein klinisch-diktatorisches radiomisches Flaschenschlossmodell für die Klassifizierung von Schilddrüsenknoten vor. In diesem Modell, Family-Aware Ra
Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.
Thyroid ultrasound supports the assessment of nodule malignancy, but classification predictions often lack evidence linked to familiar clinical descriptions. Radiomics provides explicitly defined measurements that can support such explanations through a clinical dictionary. However, using these measurements as interpretable evidence requires reliable estimation from ultrasound images and preservation of measurement fidelity when optimizing classification performance. We propose a clinical-dictionary radiomic bottleneck model for thyroid nodule classification. Within this model, Family-Aware Ra
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