[发明专利]一种基于深度学习分割网络的甲状腺结节侵袭性预测方法有效
| 申请号： | 202110307664.2 | 申请日： | 2021-03-23 |
| 公开（公告）号： | CN112950615B | 公开（公告）日： | 2022-03-04 |
| 发明（设计）人： | 郑志强;王雨禾;翁智 | 申请（专利权）人： | 内蒙古大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/12;G06T7/62;G06T5/00;G06V10/44;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥市泽信专利代理事务所(普通合伙) 34144 | 代理人： | 潘飞 |
| 地址： | 010021 内蒙古自*** | 国省代码： | 内蒙古;15 |
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| 摘要： | 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种基于深度学习分割网络的甲状腺结节侵袭性预测方法。该方法包括如下步骤：S1：对临床获得的甲状腺超声图像进行预处理；S2：构建基于深度学习分割网络的主体结构框架；S3：对主体结构框架中的生成对抗网络模型进行改进；S4：对甲状腺结节进行精确地语义分割，统计出结节面积、纵横比、轮廓规则程度的信息；S5：获取经过裁剪后的只含有结节的新的图像数据集；S6：对分类网络模型的非线性表达能力进行改进提升，S7：利用改进后的分类网络模型对预测结果进行分类，并对分类网络模型进行训练更新。本发明提供的方法可以实现端到端自动辅助诊断，克服传统检测方法准确率不足，检测速率较低的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 分割 网络 甲状腺 结节 侵袭 预测 方法 | ||
【主权项】：
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