- 专利标题: 一种基于目标检测的甲状腺结节侵袭性预测方法
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申请号: CN202110307648.3申请日: 2021-03-23
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公开(公告)号: CN112927217B公开(公告)日: 2022-05-03
- 发明人: 郑志强 , 陈家瑞 , 翁智
- 申请人: 内蒙古大学
- 申请人地址: 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号
- 专利权人: 内蒙古大学
- 当前专利权人: 内蒙古大学
- 当前专利权人地址: 内蒙古自治区呼和浩特市赛罕区大学西路235号
- 代理机构: 合肥市泽信专利代理事务所
- 代理商 潘飞
- 主分类号: G06T7/00
- IPC分类号: G06T7/00 ; G06T7/73 ; G06T5/00 ; G16H30/20 ; G16H50/20 ; G06K9/62 ; G06N3/04 ; G06N3/08 ; G06V10/764 ; G06V10/82
摘要:
本发明属于图像处理技术领域,具体为一种基于目标检测的甲状腺结节侵袭性预测方法。该方法包括如下步骤:S1:对临床获得的甲状腺超声图像进行预处理,得到原始数据集;S2:构建基于传统Faster RCNN的网络结构的定位网络模型;并对定位网络模型进行预训练;S3:利用定位网络对超声图像中的结节形态信息进行提取;得到结节的纵横比信息,以及腺体组织的上下文信息;S4:构建分类网络模型;S5:建立多模型融合的甲状腺结节侵袭性预测网络,对超声图像中甲状腺结节侵袭性进行预测;S6:对融合的网络模型中的分类网络模型进行训练更新,保存验证集中准确率最高的模型。该方法可以实现端到端全自动辅助诊断,克服传统方法准确率不足,检测速率低的缺陷。
公开/授权文献
- CN112927217A 一种基于目标检测的甲状腺结节侵袭性预测方法 公开/授权日:2021-06-08