[发明专利]一种基于注意力机制的甲状腺结节半监督分割方法在审
| 申请号： | 201910913520.4 | 申请日： | 2019-09-25 |
| 公开（公告）号： | CN110706793A | 公开（公告）日： | 2020-01-17 |
| 发明（设计）人： | 王建荣;张瑞璇;于瑞国;魏玺;李雪威;喻梅;朱佳琳;刘志强;高洁 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G16H30/20 | 分类号： | G16H30/20;G06N3/04;G06N3/08;A61B8/08 |
| 代理公司： | 12201 天津市北洋有限责任专利代理事务所 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开基于注意力机制的甲状腺结节半监督分割方法，包括以下步骤：步骤一，将甲状腺超声影像进行预处理，去除影像中的边缘信息区域；步骤二，构建半监督分割神经网络，同时对超声影像进行分类和分割预测任务，并对网络结构进行调整，以适应具体应用场景；步骤三，将注意力机制加入半监督分割神经网络中，提升网络效果；步骤四，通过交并比和Dice系数衡量半监督分割算法与现存全监督分割算法在甲状腺结节辅助诊断领域的表现；步骤五，不断降低像素级标签的数量，观察网络性能的变化情况。本发明半监督分割模型在保持了高分割性能的同时，得益于少量像素级标签的半监督作用，学到结节真正的良恶性特征，提升了良恶性分类能力。 | ||
| 搜索关键词： | 半监督 分割 甲状腺结节 注意力机制 分割算法 神经网络 像素级 影像 预处理 标签 甲状腺超声 边缘信息 超声影像 分割模型 分割性能 分类能力 辅助诊断 网络结构 网络效果 网络性能 应用场景 构建 结节 去除 分类 衡量 观察 预测 表现 监督 | ||
【主权项】：
1.一种基于注意力机制的甲状腺结节半监督分割方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤一，将甲状腺超声影像进行预处理，去除影像中的边缘信息区域；/n步骤二，构建半监督分割神经网络，同时对超声影像进行分类和分割预测任务，并对网络结构进行调整，以适应具体应用场景；/n步骤三，将注意力机制加入半监督分割神经网络中，提升网络效果；/n步骤四，通过交并比和Dice系数衡量半监督分割算法与现存全监督分割算法在甲状腺结节辅助诊断领域的表现；/n步骤五，不断降低像素级标签的数量，观察网络性能的变化情况。/n
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- 一种医用图像处理装置，能够在扩展超声波图像的观察视野的同时便于观察超声波图像的取向、提高操作的便利性。该医用图像处理装置具备第一图像取得部，取得由第一医用图像诊断装置获取的第一医用图像数据；第二图像取得部，针对被检体的多个部位，取得由第二医用图像诊断装置获取的多个第二医用图像数据；判断部，基于以所述第一医用图像数据作为背景图像数据而定位出的所述多个第二医用图像数据的位置，判断所述多个第二医用图像之间是否存在重叠；图像融合部，根据所述判断部的判断结果，将所述第二医用图像数据与所述第一医用图像数据融合；以及显示部，显示融合后的结果。
- 针对机器学习网络的输入的训练的量的表征-201910530142.1
- P.赫尔策尔;S.格尔比奇;徐大光 - 西门子医疗有限公司
- 2019-06-19 - 2019-12-27 - G16H30/20
- 针对机器学习网络的输入的训练的量的表征。基于相对于用于训练模型的训练数据或模型本身的当前输入，通知用户机器学习模型的可靠性。在医学情况下，将针对当前患者的数据与用于训练预测模型的训练数据和/或与预测模型的决策函数进行比较。比较指示相对于当前患者的训练内容，因此向用户提供关于针对当前情况的预测的可靠性的信息。该指示处理当前患者的数据与训练数据或相对于预测模型的变化，允许用户看到预测模型相对于当前患者训练得有多好。该指示是对通过将预测模型应用于当前患者的数据的任何全局置信度输出的补充。
- 专利分类
