基于CiteSpace的甲状腺超声人工智能知识图谱可视化分析.pdf

临床超声医学杂志2024年5月第26卷第5期JClinUltrasoundinMed，May2024，Vol.26，No.5·375·

·临床研究·

基于CiteSpace的甲状腺超声人工智能

知识图谱可视化分析

郑禕婧谢雪熊晓贤白晓珺刘伟郑元义

摘要目的应用CiteSpace可视化软件系统梳理近十年甲状腺超声人工智能领域的研究进展、知识结构。

方法以中国知网及WebofScience为来源数据库，检索2013~2023年关于甲状腺超声人工智能的相关文献，应用

CiteSpace可视化软件绘制中、英文文献作者、机构、关键词图谱，并进行文献计量分析。结果共纳入9515篇文献，

涉及34个机构，119个关键词。知识图谱显示，中文文献发文量整体较英文文献发文量高，中、英文文献发文量分别自

2013、2018年起逐年上升，近两年增长速度减缓。发表中文文献较多的作者包括姜珏、詹维伟、罗渝昆、周琦、雷小莹、张

波等，发表英文文献较多的作者包括Paul、Saba、Suri等。国内231个机构、国际226个机构发表了相关文献，其中中文文

献发文量前三的机构包括上海交通大学医学院附属瑞金医院超声科（21篇）、中国医学科学院北京协和医学院北京协和

医院超声医学科（10篇）、西安交通大学第二附属医院超声研究室（5篇）和中国医科大学附属盛京医院超声科（5篇）；英

文文献发文量前三的机构包括浙江大学（9篇）、上海交通大学（7篇）、中山大学（7篇）和华中科技大学（7篇）。机构间合

作关系主要以浙江大学、上海交通大学为核心的国内机构，以及以NorthEasternHillUniv为核心的国际机构。关键词分

析结果显示，中文文献主要集中在多模态超声用于甲状腺良恶性结节的鉴别方面；英文文献更偏向于机器深度学习、人

工智能方向。结论国内及国际研究人员对于甲状腺超声人工智能的关注度不断提高，但仍需加强跨机构、跨团队、跨

区域的多中心协作，进一步深入研究。

关键词超声检查；甲状腺；人工智能；可视化分析；CiteSpace；社会网络分析

［中图法分类号］［文献标识码］A

R445.1；R322.51

Knowledgeatlasofartificialintelligenceofthyroidultrasoundresearch：

aCiteSpacevisualizationanalysis

ZHENGYijing，XIEXue，XIONGXiaoxian，BAIXiaojun，LIUWei，ZHENGYuanyi

DepartmentofUltrasoundMedicine，ShanghaiSixthPeople’sHospitalAffiliatedtoShanghai

JiaoTongUniversitySchoolofMedicine，Shanghai200233，China

ABSTRACTObjectiveTosystematicallyreviewtheresearchprogressandknowledgestructureofartificial

intelligenceofthyroidultrasoundinthepastdecadebyCiteSpacevisualizationsoftware.MethodsCNKIandWebofScience

wereusedassourcedatabasestosearchrelatedliteraturesfrom2013to2023onartificialintelligenceofthyroidultrasound.

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