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发明公开
CN110728674A 图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质 有权

  • 专利标题： 图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
  • 专利标题（英）： Image processing method and device, electronic equipment and computer readable storage medium
  • 申请号： CN201911001743.X
    申请日： 2019-10-21
  • 公开(公告)号： CN110728674A
    公开(公告)日： 2020-01-24
  • 发明人: 吴及 , 石佳琳 , 吕萍
  • 申请人： 清华大学
  • 申请人地址： 北京市海淀区清华园1号
  • 专利权人： 清华大学
  • 当前专利权人： 清华大学
  • 当前专利权人地址： 北京市海淀区清华园1号
  • 代理机构： 北京律智知识产权代理有限公司
  • 代理商 袁礼君; 孙宝海
  • 主分类号： G06T7/00
  • IPC分类号： G06T7/00 ;  G06N3/04
图像处理方法及装置、电子设备和计算机可读存储介质
摘要：
本公开实施例提供一种图像处理方法、装置及系统、电子设备和计算机可读存储介质，属于计算机技术领域。该方法包括：获取当前乳腺超声图像；通过第一神经网络模型对所述当前乳腺超声图像进行处理，获得所述当前乳腺超声图像的预测病理特征；通过第二神经网络模型对所述当前乳腺超声图像进行处理，获得所述当前乳腺超声图像的至少一个预测声象学特征；根据所述当前乳腺超声图像的预测病理特征和至少一个预测声象学特征获得所述当前乳腺超声图像的融合特征；通过第三神经网络模型对所述当前乳腺超声图像的融合特征进行处理，获得所述当前乳腺超声图像中的肿块的良恶性预测结果。本公开实施例提供的图像处理方案，能够提高乳腺超声智能诊断的准确性。
摘要（英）：

The embodiment of the invention provides an image processing method, device and system, electronic equipment and a computer readable storage medium, and belongs to the technical field of computers. The method comprises the steps of obtaining a current mammary gland ultrasonic image; processing the current mammary gland ultrasonic image through a first neural network model to obtain predicted pathological features of the current mammary gland ultrasonic image; processing the current mammary gland ultrasonic image through a second neural network model to obtain at least one prediction acoustic image feature of the current mammary gland ultrasonic image; obtaining a fusion feature of the current mammary gland ultrasonic image according to the predicted pathological feature and at least one predicted acoustic feature of the current mammary gland ultrasonic image; and processing the fusion features of the current mammary gland ultrasonic image through a third neural network model to obtaina benign and malignant prediction result of a lump in the current mammary gland ultrasonic image. According to the image processing scheme provided by the embodiment of the invention, the accuracy ofbreast ultrasonic intelligent diagnosis can be improved.

公开/授权文献
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