[发明专利]一种可提高乳腺癌早期诊断率的方法

摘要

本发明公开了一种可提高乳腺癌早期诊断率的方法，其方法包括以下步骤：A、图像选择：包括纳入标准和排除标准；B、数据标注：由超声医师随机抽取乳腺正常腺体、乳腺良恶性结节超声图像共5583张，并对每一张超声图像中的结节所在位置进行标注；C、数据预处理：使用Sobel边缘检测算子提取图像的边缘，并在所有连接区域中找到面积最大的区域。本发明创新性使用利用标准化乳腺结节超声数据，并研发基于USNet的乳腺结节超声智能诊断模型，既可以实现智能诊断乳腺结节超声图像，又可在一定程度上实现乳腺微小结节、乳腺原位癌的诊断，从而实现对乳腺结节的智能诊断，并通过与医师诊断能力对比，证实其诊断能力可达主治医师水平之上。

主权项

1.一种可提高乳腺癌早期诊断率的方法，其特征在于：其方法包括以下步骤：A、图像选择：包括纳入标准和排除标准；B、数据标注：由超声医师随机抽取乳腺正常腺体、乳腺良恶性结节超声图像共5583张，并对每一张超声图像中的结节所在位置进行标注；C、数据预处理：使用Sobel边缘检测算子提取图像的边缘，并在所有连接区域中找到面积最大的区域，即超声信号图像所在的区域；D、数据扩增：在训练过程中，将图像进行随机的水平/垂直翻转、随机的水平/垂直位移、随机缩放和随机90度旋转，然后在训练过程中，还将图像进行随机的裁剪，最后将裁减后的图像缩放到600×600；E、算法的选择：选择更适用于图像细节特征提取的SSD算法改进版RetinaNet中又进行了一些微调的ResNet50网络，并使用卷积实现替换全连接层、移除层、预留多尺度特征输出等；F、算法的优化：包括引入特征金字塔网络(FPN)和引入焦点丢失(Focal loss)。