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龙图腾网恭喜平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法及相关设备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：CN115222715B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-20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：202210905559.3，技术领域涉及：G06T7/00；该发明授权基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法及相关设备是由陈超;曾祥云;徐埌;黄凌云;肖京设计研发完成，并于2022-07-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法及相关设备在说明书摘要公布了：本申请提出一种基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法、装置、电子设备及存储介质，基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法包括：采集带有标签数据的甲状腺超声影像作为训练集；依据对照向量集搭建第一辅助诊断模型，第一辅助诊断模型包括卷积结构、定位结构和分类结构；训练第一辅助诊断模型以更新模型参数得到第二辅助诊断模型和标准向量集，模型参数包括对照向量集；采集待诊断超声影像并输入第二辅助诊断模型，将分类结构的输出作为辅助诊断结果，并基于卷积结构的输出和标准向量集构建辅助特征图；将辅助特征图和辅助诊断结果显示在终端屏幕以辅助医生的诊断过程。本申请能提高辅助诊断模型的可解释性和准确性，从而提高医生诊断效率。

本发明授权基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法及相关设备在权利要求书中公布了：1.一种基于人工智能的甲状腺结节辅助诊断方法，其特征在于，所述方法包括： 采集带有标签数据的甲状腺超声影像作为训练集，所述标签数据包括甲状腺超声影像中甲状腺结节的良恶性类别标签和风险等级标签； 依据对照向量集搭建第一辅助诊断模型，所述第一辅助诊断模型包括卷积结构、定位结构和分类结构； 基于所述训练集和预设损失函数训练所述第一辅助诊断模型以更新模型参数，得到第二辅助诊断模型和标准向量集，所述模型参数包括所述卷积结构、定位结构和分类结构的参数，所述定位结构的参数为所述对照向量集，所述预设损失函数满足关系式：其中，M表示初步训练中每个训练批次的数据量，和分别表示一个训练批次中第i张甲状腺超声影像的良恶性类别标签和风险等级标签，和分别表示一个训练批次中所述第一辅助诊断模型输出的第i张甲状腺超声影像的良恶性概率向量和风险等级概率向量，表示和的交叉熵损失函数，Clst为互斥损失函数，λ为权重因子，Loss为预设损失函数的数值，所述互斥损失函数满足关系式： 其中，M表示初步训练中每个训练批次的数据量，表示一个训练批次中第i张甲状腺超声影像的预设诊断类别，为依据预设互斥对获取的所述第i张甲状腺超声影像的预设诊断类别的互斥种类；pj为所述第i张甲状腺超声影像的预设诊断类别的对照向量子集中任意一个对照特征向量，为所述第i张甲状腺超声影像的预设诊断类别的互斥种类的对照向量子集中任意一个对照特征向量；为第i张甲状腺超声影像的卷积特征图中任意一个卷积特征向量，∑minkxXx表示求所有参数Xx中前k个最小值之和；Clst为互斥损失函数的数值； 采集待诊断超声影像并输入所述第二辅助诊断模型，将所述第二辅助诊断模型中卷积结构的输出作为诊断卷积特征图，将所述第二辅助诊断模型中分类结构的输出作为辅助诊断结果； 基于所述诊断卷积特征图和所述标准向量集构建辅助特征图； 将所述辅助特征图和所述辅助诊断结果显示在终端屏幕以辅助医生的诊断过程，得到所述待诊断超声影像的诊断结果。

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