声辐射力脉冲成像用于甲状腺结节鉴别
该数据集是一个包含158个甲状腺结节超声弹性成像数据的医学影像数据集，主要模态为超声剪切波速度测量（ARFI成像）和实时弹性成像（RTE）结果，并附有结节的病理学评估标签；其主要用途是研究声辐射力脉冲成像技术在甲状腺结节良恶性鉴别诊断中的性能，支持医学影像分析、辅助诊断工具开发以及相关机器学习模型的训练与验证。
基本信息
资源简介
声辐射力脉冲成像用于甲状腺结节鉴别
【数据集背景】
本数据集源站标题为《Acoustic Radiation Force Impulse Imaging for Differentiation of Thyroid Nodules》。配套论文《Acoustic Radiation Force Impulse Imaging for Differentiation of Thyroid Nodules》发表于 PLoS ONE（2012），DOI：10.1371/journal.pone.0042735。源站首次发布：2012-08-29。
【数据内容】
源站原始描述：Background Acoustic Radiation Force Impulse (ARFI)-Imaging is an ultrasound-based elastography method enabling quantitative measurement of tissue stiffness. The aim of the present study was to evaluate sensitivity and specificity of ARFI-imaging for differentiation of thyroid nodules and to compare it to the well evaluated qualitative real-time elastography (RTE). Methods ARFI-imaging involves the mechanical excitation of tissue using acoustic pulses to generate localized displacements resulting…
【数据结构与技术规格】
文件数 2 个，合计 319.78 KB。Checklist_S1.doc：application/msword，49.66 KB。Protocol_S1.pdf：application/pdf，270.12 KB。数据集 DOI：10.1371/journal.pone.0042735。
【主题与分类】
源站学科分类：Chemistry、Cancer、Physiology、Cell Biology。主题标签：acoustic、imaging、differentiation、thyroid、nodules。
【适用方向】
源站学科分类标注为 Chemistry、Cancer、Physiology、Cell Biology。
【获取与许可】
源站页面：https://plos.figshare.com/articles/dataset/Acoustic_Radiation_Force_Impulse_Imaging_for_Differentiation_of_Thyroid_Nodules/120540
使用许可：CC BY 4.0（https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/）。
规范引用：Bojunga, Joerg; Dauth, Nina; Berner, Christian; Meyer, Gesine; Holzer, Katharina; Voelkl, Lisa; et al. (2016). Acoustic Radiation Force Impulse Imaging for Differentiation of Thyroid Nodules. PLOS ONE. Dataset
【使用注意】
· 源站最后修改于 2023-05-31，引用时请注意版本时效。
下载信息
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使用方式
数据集获取（Figshare）
按页面 Download 按钮获取。
数据说明
该数据集是一项医学影像研究数据集，聚焦于使用声辐射力脉冲（ARFI）成像技术对甲状腺结节进行鉴别诊断。数据集包含158个甲状腺结节（来自138名患者）的超声弹性成像数据，涵盖ARFI成像测得的组织剪切波速度（单位：m/s）、实时弹性成像（RTE）结果以及结节的组织学或细胞学病理评估结果。数据来源于临床研究，通过对比良恶性结节的弹性参数，评估ARFI成像在甲状腺结节诊断中的敏感性和特异性，并与RTE技术进行比较。该数据集主要用于超声弹性成像方法的研究、甲状腺结节良恶性鉴别诊断的辅助工具开发以及医学影像人工智能模型的训练与验证。
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