[发明专利]一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法及系统

权利要求书

1.一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；

S2、基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；

S3、基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；

S4、根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的种类、概率、尺寸、位置和覆盖程度。

2.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S1中，通过图像增强处理得到的 ROI 区域内图像与原图像灰度相同，而ROI外区域灰度置为 0的图像。

3.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述DSSD_ Inception_V3模型采用DSSD目标检测算法，基于甲状腺弥漫区域图像集训练所得。

4.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S2中，所截取的甲状腺弥漫区域均携带有其在超声图像中的位置信息。

5.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S3中，首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。

6.如权利要求1所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断方法，其特征在于，所述步骤S4中，采用自适应权值组合模型综合支撑向量机和随机森林算法，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。

7.一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，包括：

感兴趣区域截取模块，用于基于Faster R-CNN 模型截取超声图像的感兴趣区域，并通过图像增强处理突出感兴趣区域；

甲状腺弥漫区域截取模块，用于基于DSSD_Inception_V3模型实现感兴趣区域中甲状腺弥漫区域的检测和识别，并截取甲状腺弥漫区域；

尺寸测量模块，用于基于连通分量外接矩形的长宽比进行甲状腺弥漫区域尺寸的测量，输出测量结果；

辅助诊断模块，用于根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的种类、概率、尺寸、位置和覆盖程度。

8.如权利要求7所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，所述辅助诊断模块采用自适应权值组合模型综合支撑向量机和随机森林算法，根据甲状腺弥漫区域位置参数、数量参数、及其对应的尺寸参数实现甲状腺弥漫性疾病的诊断。

9.如权利要求7所述的一种基于超声图像的甲状腺弥漫性疾病智能诊断系统，其特征在于，所述尺寸测量模块首先基于Faster R-CNN 模型实现甲状腺弥漫区域形状的识别，然后根据形状识别结果定位尺寸测量点，然后基于连通分量外接矩形的长宽比进行各尺寸测量点之间距离的测量。