[发明专利]一种在线训练甲状腺肿瘤超声图像识别方法及其装置在审
| 申请号： | 201810318236.8 | 申请日： | 2018-04-10 |
| 公开（公告）号： | CN108364293A | 公开（公告）日： | 2018-08-03 |
| 发明（设计）人： | 向俊;卢宏涛;官青;王芬;王蕴珺;李端树;杜佳俊;秦宇 | 申请（专利权）人： | 复旦大学附属肿瘤医院;上海交通大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;A61B8/08;A61B8/00 |
| 代理公司： | 上海容慧专利代理事务所(普通合伙) 31287 | 代理人： | 于晓菁 |
| 地址： | 200032 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种在线训练甲状腺肿瘤超声图像识别方法及其装置，所述方法包括：获取一组甲状腺肿瘤超声图像，从中选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，进行良恶性标注，将切割下来的图像存入图像库，并与所述图像库中部分原有的图像组成训练集；用训练集训初级甲状腺肿瘤超声图像识别模型形成进阶甲状腺肿瘤超声图像识别模型；获取待识别的甲状腺肿瘤超声图像，选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，用所述进阶甲状腺肿瘤超声图像识别模型进行良恶性识别。该方法能够实现对病例图像的再利用，对甲状腺肿瘤图像特征的学习、记忆与积累；随着病例增加，能够逐渐提升模型的泛化能力与预测准确率，对临床诊断经验积累具有十分重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 甲状腺肿瘤 超声图像 切割 在线训练 肿瘤区域 图像库 进阶 扩增 图像 经验积累 临床诊断 模型形成 图像特征 图像组成 训练集 原有的 再利用 准确率 标注 预测 积累 学习 | ||
【主权项】：
1.一种在线训练甲状腺肿瘤超声图像识别方法，其特征在于，包括：获取第一组甲状腺肿瘤超声图像，从中选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，进行良恶性标注，将切割下来的图像存入图像库，并组成第一训练集；用第一训练集训练选定的卷积神经网络形成第一甲状腺肿瘤超声图像识别模型；获取第二组甲状腺肿瘤超声图像，从中选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后切割，进行良恶性标注，将切割下来的图像存入所述图像库，并与所述图像库中部分原有的图像组成第二训练集；用第二训练集训所述第一甲状腺肿瘤超声图像识别模型形成第二甲状腺肿瘤超声图像识别模型；获取待识别的甲状腺肿瘤超声图像，选取肿瘤区域并扩增一定边缘范围后，用所述第二甲状腺肿瘤超声图像识别模型进行良恶性识别。
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