[发明专利]乳房肿瘤辅助检测模型、其系统及乳房肿瘤辅助检测方法

权利要求书

1.一种乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，包含下列建立步骤：

取得参照数据库，其中所述参照数据库包含多个参照乳房超声波影像；

进行影像前处理步骤，是将所述多个参照乳房超声波影像的影像矩阵数值除以第一归一化因数，以得到参照数值区间，其中所述参照数值区间介于0到1；

进行特征选取步骤，是利用自编码模块根据所述参照数据库选取特征矩阵，其中所述自编码模块包含：

编码器，用以压缩所述参照数值区间以得到所述特征矩阵，其中所述编码器包含多个卷积层和多个池化层；以及

解码器，用以还原所述特征矩阵并与所述多个参照乳房超声波影像进行比对，以确认所述特征矩阵包含各所述参照乳房超声波影像中的关键信息，其中所述解码器包含多个卷积层和多个升采样层；以及

进行分类步骤，是将所述特征矩阵利用深度学习分类器训练达到收敛，以得到所述乳房肿瘤辅助检测模型，其中所述乳房肿瘤辅助检测模型能用以判断受试者的乳房肿瘤类型以及预测所述受试者的肿瘤位置机率。

2.如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，所述第一归一化因数为255。

3.如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，所述影像前处理步骤还包含：

将所述多个参照乳房超声波影像进行切边；以及

重设所述多个切边后参照乳房超声波影像的影像大小。

4.如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，所述池化层的池化函数为最大池化。

5.如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，所述深度学习分类器为卷积神经网络。

6.如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型，其特征在于，所述乳房肿瘤类型包含无肿瘤、良性肿瘤及恶性肿瘤。

7.一种乳房肿瘤辅助检测方法，其特征在于，包含：

提供如权利要求1所述的乳房肿瘤辅助检测模型；

提供受试者的目标乳房超声波影像；

将所述目标乳房超声波影像的影像矩阵数值除以第二归一化因数，以得到目标数值区间；以及

利用所述乳房肿瘤辅助检测模型分析所述目标数值区间，以判断所述受试者的乳房肿瘤类型和预测所述受试者的肿瘤位置机率。

8.如权利要求7所述的乳房肿瘤辅助检测方法，其特征在于，所述第二归一化因数为255。

9.如权利要求7所述的乳房肿瘤辅助检测方法，其特征在于，所述乳房肿瘤类型为无肿瘤、良性肿瘤及恶性肿瘤。