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龙图腾网恭喜中国人民解放军海军第九七一医院申请的专利一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118919078B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411404420.6，技术领域涉及：G16H50/30；该发明授权一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统是由葛现才;辛群;殷德英;王衍章设计研发完成，并于2024-10-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统在说明书摘要公布了：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统，其包括：数据准备单元用于获取患者甲状腺结节相关的图像，并将获取的图像按照标准格式进行标注分类和保存；特征提取单元用于在灰度超声波图像中提取结节结构特征以及结节相对于周围正常甲状腺组织的回声对比度，同时在彩色多普勒超声波图像中获取结节内的血流情况；数据分析单元用于将提取的特征输入到统计模型中判断结节的恶良性；临床结合单元用于将分析结果结合患者的临床信息进行综合判断。该系统中，通过将结节的结构特征、回声以及血流情况共同考虑进行判断，能够提高甲状腺肿瘤预测诊断的准确性。

本发明授权一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统，其特征在于，包括：数据准备单元（1），所述数据准备单元（1）用于获取患者甲状腺结节相关的图像，并将获取的图像按照标准格式进行标注分类和保存；其中，患者甲状腺结节相关的图像包括灰度超声波图像和彩色多普勒超声波图像；特征提取单元（2），所述特征提取单元（2）用于在灰度超声波图像中提取结节结构特征以及结节相对于周围正常甲状腺组织的回声对比度，并在回声对比度中引入加权平均和灰度共生矩阵方法进行优化，并根据提取的结节结构特征追踪结节的变化趋势，同时在彩色多普勒超声波图像中获取结节内的血流情况；数据分析单元（3），所述数据分析单元（3）用于将提取的特征输入到统计模型中，利用机器学习算法训练模型，使其能够根据历史数据预测新的结节的性质，从而判断结节的恶良性；临床结合单元（4），所述临床结合单元（4）用于将分析结果结合患者的临床信息进行综合判断，如果恶性可能性大，则进行进一步的检查；所述特征提取单元（2）中在灰度超声波图像中提取结节结构特征，具体如下：S1、对灰度超声波图像进行预处理，同时去除图像中的噪声干扰，预处理至少包括灰度归一化和尺寸调整；S2、对灰度超声波图像进行分割，识别结节的区域，同时，在分割的基础上，根据实际情况进行手动修正；S3、根据分割出来结节的区域，评估结节的大小，并利用边缘检测识别结节的边界，评估边界的清晰度；所述S2中对灰度超声波图像进行分割，识别结节的区域，具体如下：利用和组合生成损失函数： ；其中，为组合的损失函数；为权重参数；为图像中像素的总数；为第个像素是否属于结节区域；为网络输出经过激活函数之后的概率值；；最小化该损失函数从而训练模型，再利用训练好的模型对灰度超声波图像进行分割得到结节区域；所述S3具体如下：提取灰度超声波图像的特征；在特征图上应用Sobel算子进行边缘检测，Sobel算子计算水平和垂直方向上的梯度为： ； ；其中，为水平方向上的梯度；为垂直方向上的梯度； ； ；其中，表示卷积操作；为水平方向上的梯度的卷积结果；为垂直方向上的梯度的卷积结果；为灰度超声度图像；合并水平和垂直梯度以获得边缘强度： ；其中，为特征图上每个像素点的边缘强度；将传统边缘检测的结果与深度学习模型提取的特征相结合，生成最终的融合边缘图： ；其中，为融合的边缘图；为权重参数；为在原始灰度超声波图像上应用传统边缘检测方法得到的边缘图；所述计算结节与周围正常甲状腺组织之间的灰度差异，评估回声对比度来实现，具体如下： ；其中，为回声对比度；为结节区域所有像素点灰度值的平均值；为结节周围正常甲状腺组织所有像素点灰度值的平均值；为结节区域所有像素点灰度值的标准差；为结节周围正常甲状腺组织所有像素点灰度值的标准差；在所述回声对比度中引入加权平均和灰度共生矩阵方法进行优化，优化后具体如下：计算加权平均灰度值： ；其中，为优化后的结节区域的加权平均灰度值；为像素点；为结节区域；为像素点的权重；为像素点的灰度值； ；其中，为优化后的背景区域的加权平均灰度值；为背景区域；计算灰度共生矩阵： ；其中，为结节区域的矩阵；和为灰度值；为距离；为方向；为结节区域的像素集合；为克罗内克delta函数； ；其中，为背景区域的矩阵；为背景区域的像素集合；根据的对比度、同质性、能量和相关性，组合成一个特征向量；同理，根据的对比度、同质性、能量和相关性，组合成一个特征向量；评估回声对比度： ；其中，为优化后的回声对比度；为权重系数；为结节区域的特征向量；为背景区域的特征向量。

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