• Türkçe
    • English
  • Türkçe 
    • Türkçe
    • English
  • Giriş
Öğe Göster 
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
  •   RTEÜ
  • Araştırma Çıktıları | TR-Dizin | WoS | Scopus | PubMed
  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
  • Öğe Göster
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

The impact of deep learning on diagnostic performance in the differentiation of benign and malignant thyroid nodules

Göster/Aç

Full Text / Tam Metin (456.9Kb)

Erişim

info:eu-repo/semantics/closedAccess

Tarih

2025

Yazar

Kaba, Esat
Solak, Merve
Varlık, Ayşenur Topçu
Çubukçu, Yusuf
Sağır, Lütfullah
Sünnetci, Kubilay Muhammed
Alkan, Ahmet
Gündoğdu, Hasan
Çeliker, Fatma Beyazal
Beyazal, Mehmet

Üst veri

Tüm öğe kaydını göster

Künye

Kaba, E., Solak, M., Varlık, A. T., Çubukçu, Y., Sağır, L., Sünnetci, K. M., Alkan, A., Gündoğdu, H., Çeliker, F. B., & Beyazal, M. (2024). The impact of deep learning on diagnostic performance in the differentiation of benign and malignant thyroid nodules. Medical Ultrasonography, 27(1), 26-31. https://doi.org/10.11152/mu-4432

Özet

Aims: This study aims to use deep learning (DL) to classify thyroid nodules as benign and malignant with ultrasonography (US). In addition, this study investigates the impact of DL on the diagnostic success of radiologists with different experiences. Material and methods: This study included 576 US images of thyroid nodules. The dataset was divided into 80% training and 20% test sets. Four radiologists with different levels of experience classified the images in the test set as benign-malignant. A DL model was then trained with the train set and predicted benign-malignant for the test set. Then, the output of the DL model for each nodule in the test set was presented to 4 radiologists, who were asked to make a benign-malignant classification again considering these DL results. Results: The accuracy of the DL model was 0.9391. The accuracy for junior resident (JR) 1, JR 2, senior resident (SR), and senior radiologist (Srad) before DL-assisting were 0.7043, 0.7826, 0.8435, and 0.8522 respectively. The accuracy in DL-assisted classifications was 0.9130, 0.8696, 0.9304, and 0.9043 for JR 1, JR2, SR, and Srad, respectively. DL assistance changed the decisions of less experienced radiologists more than more experienced radiologists. Conclusion: The DL model has superior accuracy in classifying thyroid nodules as benign-malignant with US images than radiologists with different levels of experience. Additionally, all radiologists, and most notably less experienced radiology residents, increased their accuracy in DL-assisted predictions.

Kaynak

Medical Ultrasonography

Cilt

27

Sayı

1

Bağlantı

https://doi.org/10.11152/mu-4432
https://hdl.handle.net/11436/10760

Koleksiyonlar

  • Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu [6118]
  • TF, Dahili Tıp Bilimleri Bölümü Koleksiyonu [1592]



DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 




| Yönerge | Rehber | İletişim |

DSpace@RTEÜ

by OpenAIRE
Gelişmiş Arama

sherpa/romeo

Göz at

Tüm DSpaceBölümler & KoleksiyonlarTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına GöreBu KoleksiyonTarihe GöreYazara GöreBaşlığa GöreKonuya GöreTüre GöreDile GöreBölüme GöreKategoriye GöreYayıncıya GöreErişim ŞekliKurum Yazarına Göre

Hesabım

GirişKayıt

İstatistikler

Google Analitik İstatistiklerini Görüntüle

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
İletişim | Geri Bildirim
Theme by 
@mire NV
 

 


|| Rehber|| Yönerge || Kütüphane || Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi || OAI-PMH ||

Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi, Rize, Türkiye
İçerikte herhangi bir hata görürseniz, lütfen bildiriniz:

Creative Commons License
Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi Institutional Repository is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivs 4.0 Unported License..

DSpace@RTEÜ:


DSpace 6.2

tarafından İdeal DSpace hizmetleri çerçevesinde özelleştirilerek kurulmuştur.