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Learning to Measure and Diagnose: A Clinical-Dictionary Radiomic Bottleneck Model for Thyroid Nodule Classification

Guibin Zhang, Weier Luo, Lei Cao · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.29738 · open-access PDF

Hindi

थायराइड अल्ट्रासाउंड नोडल बुरी तरह के मूल्यांकन का समर्थन करता है, लेकिन वर्गीकरण पूर्वानुमानों में अक्सर परिचित नैदानिक विवरणों से जुड़े सबूतों की कमी होती है। रेडियोमिक्स स्पष्ट रूप से परिभाषित माप प्रदान करता है जो एक नैदानिक शब्दकोश के माध्यम से ऐसे स्पष्टीकरणों का समर्थन कर सकता है। हालांकि, इन मापों को व्याख्या योग्य सबूत के रूप में उपयोग करने के लिए अल्ट्रासाउंड छवियों से विश्वसनीय अनुमान की आवश्यकता होती है और वर्गीकरण प्रदर्शन को अनुकूलित करते समय माप वफादारी की रक्षा होती है। हम इस मॉडल के भीतर, Family-Aware Ra

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

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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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange