[实用新型]一种便携式超声乳腺肿瘤云上分类系统

说明书

本实用新型公开了一种便携式超声乳腺肿瘤云上分类系统，包括便携式超声探头、移动终端、云计算服务器模块；便携式超声探头与移动终端通讯连接；移动终端与云计算服务器模块通讯连接；便携式超声探头采集乳腺超声数据信息，并将乳腺超声数据信息传送至移动终端；移动终端对乳腺超声数据信息进行转化分割处理获得肿瘤区域数据信息，并将肿瘤区域数据信息传输至云计算服务器模块；云计算服务器模块对接收到的肿瘤区域数据信息进行识别分类，并将肿瘤分类结果传回移动终端。本实用新型将便携式超声、计算机技术、超声射频信号、云计算相结合，解决了偏远地区大型超声设备难进入、缺乏专业的医生进行乳腺肿瘤分类以及分类准确率依赖B超图像的问题。

技术领域

本实用新型涉及超声乳腺癌自动分类诊断领域，特别是涉及一种基于云计算的便携式超声乳腺肿瘤分类系统。

背景技术

乳腺癌已经成为女性癌症发病率之首，具有发病率高、年轻化、增长速度快的特点。随着乳腺癌等级的加深，其五年生存率随之降低。而当人们开始筛查乳腺癌时，可以在罹患乳腺癌的早期发现并加以治疗，使乳腺癌的死亡率明显下降，因此早期筛查可以显著提高生存率。

乳腺癌的常用检查方法为影像学检查，主要包括超声检查、X射线检查、磁共振成像术(MRI)等。X射线早期被认为是判断乳腺癌肿瘤良恶性的最主要手段，但因其辐射量大，易诱发其他癌症被逐渐摒弃；MRI有助于检出小型乳腺癌，但检测费用高，副反应危险，也不是常用的检测手段。超声因其具有无创性、无辐射性、穿透深度、检测费用低廉等优点，受到人们的极大关注。

随着人工智能的发展，超声检测根据其肿瘤分类手段进行划分，可划分为人工分类和计算机辅助分类，人工分类严重依赖于医生的临床经验，具有一定的主观性。现有计算机辅助分类仍处于实验室理论阶段，在本地进行运算，训练模型需要大型运算单元，没有结合超声设备、移动设备等进行应用，并且训练模型所用的数据源相对固定，无法及时更新网络模型。

目前市场上主流的超声检测设备是医院里使用的医用超声设备，其医用超声设备只具备B超图像显示功能，无法对B超图像中的肿瘤区域进行进一步识别分类，同时但由于其体积庞大、价格昂贵，难以运输，只能在固定位置使用，应用场景受限，不便于山区、农村等贫困、偏远地区使用。因此便携式超声设备越来越受到人们的关注，虽然目前便携式超声设备已经实现与移动客户端互连，传回的图像也十分清晰，但只是简单地生成被测部位的图像，后续的病情还需要专业医生的分类诊断。贫困地区医疗人员水平不高，难以做出准确有效地肿瘤分类。

综上，无论是人工分类还是计算机辅助分类，现有的技术都是根据B超图像进行判断，低质量的B超图像会导致图像模糊、边界丢失，严重影响分类的准确率。

实用新型内容

本实用新型的目的是提供一种便携式超声乳腺肿瘤云上分类系统，以解决上述现有技术存在的问题，通过将便携式超声、计算机技术、超声射频(RaidoFrequnecy，RF)信号、云计算相结合，解决了偏远地区大型超声设备难以进入、缺乏专业的医生进行乳腺肿瘤分类以及分类准确率依赖B超图像的问题，实现了在没有专业的医生情况下准确对肿瘤病情分类识别，为基层群众提供及时的诊断技术。

为实现上述目的，本实用新型提供了如下方案：

一种便携式超声乳腺肿瘤云上分类系统，包括：

便携式超声探头、移动终端、云计算服务器模块；

所述便携式超声探头与所述移动终端通讯连接；

所述移动终端与所述云计算服务器模块通讯连接；

所述便携式超声探头用于采集乳腺超声数据信息，并将所述乳腺超声数据信息传送至所述移动终端；

所述移动终端用于对所述乳腺超声数据信息进行转化分割处理获得肿瘤区域数据信息，并将所述肿瘤区域数据信息传输至所述云计算服务器模块；