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[发明专利]一种中药组合物在制备甲状腺结节药物中的应用-CN202010026611.9在审
发明人：张艳军;沙薇;万德乾;吴金平;朱盼盼 -专利权人：河南泰丰生物科技有限公司
申请日： 2020-01-10 - 公布日： 2020-04-28 - 主分类号： A61K36/9066 文献下载
摘要：本发明提供的中药组合物在制备治疗甲状腺结节药物中的应用，所述中药组合物是由如下重量份比例的原料药制成的：柴胡30～35份、小麦5～10份、白芍15～20份、当归25～30份、郁金25～30份、大枣5～10本发明可抑制结节性甲状腺肿模型大鼠的甲状腺细胞增殖；能够促进模型大鼠甲状腺细胞凋亡；能偶改善结节性甲状腺肿；能够降低甲状腺组织中PCNA的水平；能够降低VEGF及FGF‑2在甲状腺组织中的表达，抑制甲状腺模型大鼠甲状腺血管的形成；能够抑制CXCR‑4在甲状腺组织中的表达，抑制结节性甲状腺肿模型大鼠的甲状腺细胞的趋化。
一种中药组合制备甲状腺结节药物中的应用

[发明专利]一种正则化残差学习的甲状腺超声影像结节分割方法-CN202211043256.1在审
发明人：全红艳;湛长青;张宇;汪巧;周新恒 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2022-08-29 - 公布日： 2022-11-22 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明公开了一种正则化残差学习的甲状腺超声影像结节分割方法，本发明的特点是，基于编码解码的网络结构，采用正则化残差学习，利用半监督学习策略实现甲状腺超声影像结节的分割。本发明能够有效地产生甲状腺超声影像结节的分割结果，由于采用半监督学习策略，该方法能够在少量标签学习的情况下实现甲状腺超声影像结节分割，为医学临床甲状腺疾病的诊断提供有效解决的方案。
一种正则化残差学习甲状腺超声影像结节分割方法

[发明专利]甲状腺结节图像的处理方法、装置和计算机设备-CN202011035723.7有效
发明人：陈超;卢沁阳;张璐;詹维伟;黄凌云;刘玉宇 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2020-09-27 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能，适用于智慧医疗，提供甲状腺结节图像的处理方法、装置和计算机设备，方法包括：根据超声图像生成结节掩膜图像；生成与结节掩膜图像的最小外接矩形对应的结节图像；对结节图像进行处理生成第一结节图像，获取声影候选区域；从第一结节图像确定声影区域；在结节图像中裁剪声影区域得到第二结节图像，对第二结节图像进行处理得到第三结节图像；获取第三结节图像的囊性候选区域；计算囊性候选区域的第一面积、结节区域的第二面积及两者相关的第三面积，生成甲状腺结节的构成粗分类结果；从第三结节图像确定囊性区域；根据囊性区域的面积、第二面积与第三面积，生成甲状腺结节的构成细分类结果，准确识别出甲状腺结节的构成。
甲状腺结节图像处理方法装置计算机设备

[发明专利]基于改进U-Net网络的甲状腺腺体和结节分割方法-CN202310390164.9在审
发明人：郑天雷;杨娜;朱昌盛;关凤军;金戴鹏;赵卫国;耿诗;赵蕾;程德强 -专利权人：中国矿业大学
申请日： 2023-04-13 - 公布日： 2023-07-25 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进U‑Net网络的甲状腺腺体和结节分割方法。超声是甲状腺结节检查的首选方式，但是超声图像噪声大，甲状腺结节又形态各异，给医生的诊断带来了极大的挑战。目前开发的甲状腺结节自动分割方法对边缘不规则和微小结节的分割效果差。为克服高分辨率数据特征提取不足导致的甲状腺边缘和微小结节分割不准确，对大型和不规则目标的分割效果不理想以及手工分割繁琐和耗时的缺点，提出了一种基于改进U‑Net网络的甲状腺腺体和结节分割方法。实验和方法分析表明：采用DSRU‑Net网络，可明显提高甲状腺腺体和结节分割的准确度。
基于改进 net 网络甲状腺腺体结节分割方法

[发明专利]一种甲状腺结节CT图像诊断系统设计方法-CN201710731531.1在审
发明人：龙珑 -专利权人：广西师范学院
申请日： 2017-08-23 - 公布日： 2018-01-19 - 主分类号： G16H50/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种甲状腺结节CT图像诊断系统设计方法。该系统的成像设备模块用于获取病人的甲状腺结节CT图像；特征提取模块用于将甲状腺结节CT图像进行图像纹理特征提取，获取多维度纹理特征集，然后输出至基于GEP算法的分类器模块；基于GEP算法的分类器模块用于提取模块获得的甲状腺结节CT图像新特征集并输出至推理机模块；推理机模块参考从数据库获取先验信息，对甲状腺结节CT图像的病理特征进行推理分析；数据库模块用于存贮先验信息并接收已被确认后的甲状腺结节医学特征数据。
一种甲状腺结节 ct 图像诊断系统设计方法

[发明专利]一种基于深度学习网络的甲状腺结节的诊断方法-CN202011533385.X有效
发明人：唐璐;徐凯;张珂;赵英红 -专利权人：徐州医科大学
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2022-02-15 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习网络的甲状腺结节的诊断方法，属于图像处理和人工智能辅助诊断疾病领域，包括如下步骤：搜集甲状腺患者甲状腺结节的超声原始图像和病理报告，构建甲状腺结节数据库；超声图像预处理；基于Xception‑JFT的Deeplab v3+方法对步骤二中预处理后的超声图像进行语义分割，形成语义分割结果图；基于深度学习网络进行甲状腺结节的良恶性判别；形成甲状腺结节诊断信息报告。本发明采用基于Xeption‑JFT的Deeplab v3+算法建立甲状腺超声图像分割网络模型，通过不断改进主干网络Xception达到最优的分割效果，能够在高准确率和高鲁棒性下，自动快速识别结节信息，
一种基于深度学习网络甲状腺结节诊断方法

[发明专利]一种甲状腺结节超声检查系统及方法-CN202310193802.8在审
发明人：董怡 -专利权人：什维新智医疗科技（上海）有限公司
申请日： 2023-03-01 - 公布日： 2023-05-26 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明公开一种甲状腺结节超声检查系统及方法，涉及目标检测领域，该系统包括动态输入图像获取模块，用于从甲状腺超声视频中获取连续的动态输入图像；所述动态输入图像为对三个连续采样点的超声图像进行拼接和尺寸调整后的图像；甲状腺结节识别模型，与所述动态输入图像获取模块连接，用于对所述动态输入图像进行甲状腺结节识别，输出识别结果；所述甲状腺结节识别模型为采用数据集对目标检测网络进行训练获得的，所述目标检测网络的骨干网络中加入了本发明提高了甲状腺结节检测的准确性。
一种甲状腺结节超声检查系统方法

[发明专利]一种超声甲状腺结节识别装置、方法、设备及存储介质-CN202211378213.9在审
发明人：杨聪敏 -专利权人：济南浪潮数据技术有限公司
申请日： 2022-11-04 - 公布日： 2023-01-24 - 主分类号： G06V10/774 文献下载
摘要：本申请涉及图像处理技术领域，公开了一种超声甲状腺结节识别装置、方法、设备及存储介质，包括：数据获取模块，用于获取甲状腺超声图像数据集，并划分出训练集；模型构建模块，用于构建基于CBAM卷积块注意力模块的SSD网络模型；模型训练模块，用于利用训练集对SSD网络模型进行训练；模型推理模块，用于将待测甲状腺超声图像输入至训练完成的SSD网络模型进行识别，识别出待测图像中的甲状腺结节并标记甲状腺结节的位置。这样可通过云平台获取大型数据集，并构建基于注意力机制的多尺度检测网络，利用训练集训练出更具有鲁棒性的网络模型，快速准确识别出甲状腺结节的位置，提高了对超声甲状腺结节的检测性能。
一种超声甲状腺结节识别装置方法设备存储介质

[发明专利]虚拟现实互动系统和互动方法-CN201911015563.7在审
发明人：李萍;唐为忠 -专利权人：李萍;唐为忠
申请日： 2019-10-24 - 公布日： 2020-01-31 - 主分类号： G16H50/50 文献下载
摘要：本发明提供了一种虚拟现实互动系统，应用于甲状腺结节消融技术，所述虚拟现实互动系统包括处理模块、操作模块和显示模块，所述处理模块储存有至少一种人体甲状腺数据、至少一种甲状腺结节关联数据，根据人体甲状腺数据和甲状腺结节关联数据建立不同的虚拟三维人体模块，使得处理模块针对隔离操作结果数据和消融操作结果数据进行不同的液体隔离指导和结节消融指导，通过显示模块在虚拟三维人体模型上显示虚拟液体隔离操作和虚拟结节消融操作、液体隔离指导和结节消融指导，便于纠正液体隔离操作和结节消融操作的缺陷，避免对使用者液体隔离操作和结节消融操作的指导性不足问题。
消融液体隔离结节甲状腺结节处理模块互动系统虚拟现实人体甲状腺关联数据显示模块虚拟三维虚拟操作结果操作模块隔离操作结果数据人体模块人体模型互动储存纠正应用

[发明专利]甲状腺结节模型-CN201511011488.9在审
发明人：董木森;王海风 -专利权人：天津市医学堂科技有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-05-25 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本发明涉及一种甲状腺结节模型，包括仿真人体上半身模块和仿真甲状腺结节模块；所述仿真甲状腺结节模块，设置于仿真人体上半身模块对应人体结构位置处，由仿生甲状腺壳体、电致伸缩体和控制电路板组成；其中，所述电致伸缩体为阵列式排列并设置于仿生甲状腺壳体内；所述控制电路板包含若干与阵列式排列的电致伸缩体相对应的控制电路；所述控制电路板还包含一控制电路程序编辑模块，通过控制阵列中不同位置的电致伸缩体及其不同程度的伸展，从而使仿生甲状腺壳体不同位置和不同程度地撑起，来模拟不同位置和不同程度的甲状腺结节，模拟效果逼真并且可反复使用，用于培训医护学员进行甲状腺结节的观察和触诊训练，提高教学效果。
甲状腺结节模型

[实用新型]甲状腺结节模型-CN201521120012.4有效
发明人：董木森;王海风 -专利权人：天津市医学堂科技有限公司
申请日： 2015-12-30 - 公布日： 2016-06-29 - 主分类号： G09B23/28 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种甲状腺结节模型，包括仿真人体上半身模块和仿真甲状腺结节模块；所述仿真甲状腺结节模块，设置于仿真人体上半身模块对应人体结构位置处，由仿生甲状腺壳体、电致伸缩体和控制电路板组成；其中，所述电致伸缩体为阵列式排列并设置于仿生甲状腺壳体内；所述控制电路板包含若干与阵列式排列的电致伸缩体相对应的控制电路；所述控制电路板还包含一控制电路程序编辑模块，通过控制阵列中不同位置的电致伸缩体及其不同程度的伸展，从而使仿生甲状腺壳体不同位置和不同程度地撑起，来模拟不同位置和不同程度的甲状腺结节，模拟效果逼真并且可反复使用，用于培训医护学员进行甲状腺结节的观察和触诊训练，提高教学效果。
甲状腺结节模型

[发明专利]基于超声图像的PTC诊断系统-CN202010806916.1在审
发明人：谢小峰;景香香;何珂;刘丽莉;余海涛 -专利权人：海南大学;海南省人民医院
申请日： 2020-08-12 - 公布日： 2020-12-18 - 主分类号： G06T7/13 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于超声图像的PTC诊断系统，包括：基础数据采集单元，用于获取甲状腺结节超声图像数据及其病理诊断标签，而且基于结节局部特征的轮廓自动提取方法，从超声图像数据中提取甲状腺结节的轮廓；核心算法单元，用于将已提取的结节轮廓图像和标签标注信息作为随机森林模型的输入，进行分类模型训练，并调整参数，以进行包含甲状腺结节良恶性诊断以及恶性结节转移概率的计算。
基于超声图像 ptc 诊断系统

[发明专利]基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法及系统-CN202310471108.8在审
发明人：陶鹏;冯林;张珊珊 -专利权人：四川师范大学
申请日： 2023-04-27 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G16H30/20 文献下载
摘要：本发明涉及基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法及系统，甲状腺结节超声影像计算机辅助诊断方法通过少样本甲状腺分类模型对待诊断样本进行分类；所述少样本甲状腺分类模型的训练方法包括以下步骤：S1：以基础训练集作为源域，以甲状腺样本训练集作为目标域，分别在源域和目标域构建元训练网络与目标网络；S2：在源域对元训练网络进行元训练得到元训练网络的网络参数；S3：将元训练网络的网络参数迁移到目标网络；S4：在目标域中对目标网络进行微调得到少样本甲状腺结节分类模型基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断系统，用于实现上述基于少样本学习的甲状腺结节计算机辅助诊断方法，包括诊断服务器，所述诊断服务器通过少样本甲状腺分类模型对待诊断样本进行分类得到诊断结果。
基于样本学习甲状腺结节计算机辅助诊断方法系统

[发明专利]一种组合物及其制备方法与在制备缓解甲状腺结节的产品中的应用-CN201710418127.9在审
发明人：肖凌云;从仁怀;王园园;马方励;马忠华 -专利权人：无限极（中国）有限公司
申请日： 2017-06-06 - 公布日： 2018-12-14 - 主分类号： A61K36/284 文献下载
摘要：本发明涉及保健品、食品技术领域，尤其涉及一种组合物及其制备方法与在制备缓解甲状腺结节的产品中的应用。本发明提供的组合物以白术和川芎为原料，经合理配伍使二者产生增效协同作用，实验表明，本发明提供的组合物能够改善甲状腺上皮细胞增生，降低甲状腺结节的甲状腺指数，具有缓解甲状腺结节、保护甲状腺的功能。
甲状腺结节制备甲状腺缓解甲状腺上皮细胞食品技术领域白术川芎配伍增效增生保健品应用

[发明专利]一种术前鉴别甲状腺良恶性结节的生物标志物、试剂盒及其应用-CN202011533286.1有效
发明人：肖海鹏;彭穗;喻爽;侯映彤;李延兵 -专利权人：中山大学附属第一医院
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2023-03-14 - 主分类号： G01N30/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种术前鉴别甲状腺良恶性结节的生物标志物、试剂盒及其应用，通过代谢组学分析发现检测甲状腺结节病人外周血血浆中17种代谢物的水平，结合组学分析以及机器学习方法，构建诊断模型并使用受试者工作曲线(ROC)评价诊断甲状腺癌的效能。由上述代谢物组成的代谢标志物组合诊断模型在甲状腺结节诊断中ROC曲线下的面积可达到95.05％，敏感度与特异度均高于88％，可应用于甲状腺良恶结节的鉴别。
一种鉴别甲状腺恶性结节生物标志试剂盒及其应用