[发明专利]基于深度学习的剪切波弹性图鉴别乳腺结节良恶性的方法在审
| 申请号： | 202010415779.9 | 申请日： | 2020-05-16 |
| 公开（公告）号： | CN111681210A | 公开（公告）日： | 2020-09-18 |
| 发明（设计）人： | 王守超 | 申请（专利权）人： | 浙江德尚韵兴医疗科技有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州中成专利事务所有限公司 33212 | 代理人： | 周世骏 |
| 地址： | 310012 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及医学图像处理技术，旨在提供一种基于深度学习的剪切波弹性图鉴别乳腺结节良恶性的方法。包括：收集有结节的超声乳腺普通B超图像和剪切波弹性图像的病例数据，根据病理结果构建良恶性分类数据集；选择基础网络结构，使用旋转池化卷积层替换部分卷积层，构建良恶性识别网络结构；网络输入增加结节掩模信息，在训练集上进行数据增强，训练过程中使用可分离Dropout计算提高模型泛化能力；输入测试图像，进行多图像块和多模型测试评价模型性能，对图像进行乳腺结节良恶性判断。本发明与使用普通B超图像识别良恶性相比，能够提高良恶性诊断准确率。本发明可以学习到旋转不变性，在不增加网络计算复杂度情况下，能够提高模型识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 剪切 弹性 图鉴 乳腺 结节 恶性 方法 | ||
【主权项】：
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