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申请/专利权人：天津佰旺达科技有限公司;天津大学
摘要：本发明提出一种基于双模态超声的甲状腺浅表结节的良恶性自动判别方法，包括如下步骤：获取结节部位超声数据，得到普通B模态和UMA超声图像；标注病变部位，划分数据集为训练集和测试集；将训练集输入语义分割模型并更新语义分割模型的权重，得到病灶目标检测器；将测试集输入病灶目标检测器，得到病灶区域，将病灶区域映射至UMA超声图像，得到感兴趣区域；使用阈值法对感兴趣区域进行二值化操作，获得滤波图像，计算滤波图像的连通域，获得血管结构图；根据血管结构图，统计血管参数并结合机器学习算法判断甲状腺浅表结节的良恶性。这样，可以为医生在临床诊断时提供血管结构的定量参数，从而提高甲状腺浅表结节良恶性判别的准确性。
主权项：1.一种基于双模态超声的甲状腺浅表结节的良恶性自动判别方法，适于在计算设备中执行，其特征在于，包括如下步骤：获取病变部位的若干超声数据，得到普通B模态超声图像和超微血流成像UMA超声图像；标注所述病变部位，得到数据集，划分所述数据集为训练集和测试集；将所述训练集的数据输入语义分割模型，根据所述训练集的数据更新所述语义分割模型的权重，得到病灶目标检测器；将所述测试集的数据输入所述病灶目标检测器，得到病灶区域，将所述病灶区域映射至所述UMA超声图像上，得到感兴趣区域；使用阈值法对所述感兴趣区域进行二值化操作，获得滤波图像，计算所述滤波图像的连通域，获得血管结构图；根据所述血管结构图，统计血管参数；使用机器学习算法，结合所述血管参数判断所述病变部位的良恶性。
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百度查询： 天津佰旺达科技有限公司 天津大学 一种基于双模态超声的甲状腺浅表结节的良恶性自动判别方法
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