[发明专利]一种甲状腺结节超声检查系统及方法

权利要求书

1.一种甲状腺结节超声检查系统，其特征在于，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Foucs模块，所述Foucs模块用于对所述动态输入图像进行特征提取。

2.根据权利要求1所述的甲状腺结节超声检查系统，其特征在于，所述动态输入图像获取模块包括动态输入层，所述动态输入层用于输入三个连续采样点的超声图像，分别对第一采样点的超声图像、第二采样点的超声图像和第三采样点的超声图像进行灰度变化后进行图像拼接，得到3通道的拼接图像；将3通道的拼接图像进行尺寸调整得到所述动态输入图像；

所述动态输入层的输出与所述骨干网络的输入连接。

3.根据权利要求1所述的甲状腺结节超声检查系统，其特征在于，所述骨干网络包括依次连接的Foucs模块、第一CBL模块、第一CSP1模块、第二CBL模块、第三CBL模块、第二CSP1模块和第四CBL模块；所述第四CBL模块的输出分别连接第一分支和第二分支；

所述第一分支包括依次连接的第五CBL模块、第三CSP1模块和第六CBL模块；

所述第二分支包括依次连接的第七CBL模块、第八CBL模块和SPP模块和第九CBL模块；

所述第四CBL模块的输出、所述第六CBL模块的输出和所述第九CBL模块的输出作为所述骨干网络的三个输出。

4.根据权利要求1所述的甲状腺结节超声检查系统，其特征在于，所述目标检测网络还包括与所述骨干网络连接的颈部；所述颈部包括FPN+PAN模块；所述FPN+PAN模块用于特征融合。

5.一种甲状腺结节超声检查方法，其特征在于，包括：

从甲状腺超声视频中获取连续的动态输入图像；

采用甲状腺结节识别模型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Foucs模块，所述Foucs模块用于对所述动态输入图像进行特征提取；所述数据集中样本数据包括动态输入样本图像和与动态输入样本图像对应的标签信息。

6.根据权利要求5所述的甲状腺结节超声检查方法，其特征在于，还包括：

采用K-means算法对所述数据集中具有标注框的动态输入样本图像进行聚类，根据聚类结果确定锚框的尺寸。

7.根据权利要求5所述的甲状腺结节超声检查方法，其特征在于，对目标检测网络进行训练时的损失函数表示为：

L_total＝L_obj+L_cls+L_conf；

其中，L_total表示总损失，L_obj表示预测框损失，L_cls表示分类损失，L_conf表示置信度损失；

其中，IOU表示预测框与真实框的交集，与预测框与真实框的并集之比；b表示预测框的中心坐标，b^gt表示真实框的中心坐标，ρ²(b,b^gt)表示预测框的中心坐标与真实框的中心坐标之间的欧式距离，c表示预测框与真实框的最小外接矩形对角线长度，a为长宽比，v表示衡量长宽比一致性的参数；

其中，w表示预测框宽，h表示预测框高，w^gt表示真实框的宽，h^gt表示真实框的高。

8.根据权利要求5所述的甲状腺结节超声检查方法，其特征在于，对目标检测网络进行训练时，对所述数据集中视频帧延迟2帧，从第3帧开始将前3帧作为三个连续采样点的超声图像进行拼接和尺寸调整，得到连续的动态输入样本图像，将每个动态输入样本图像输入所述目标检测网络；对于每个动态输入样本图像，所述目标检测网络输出的识别结果标注到第2帧对应的超声图像上。