[发明专利]基于多目标学习的超声影像甲状腺结节分类方法及系统在审
| 申请号： | 202210009472.8 | 申请日： | 2022-01-05 |
| 公开（公告）号： | CN114359671A | 公开（公告）日： | 2022-04-15 |
| 发明（设计）人： | 陆遥;刘红梅;高子雄;陈雨凡;李素淑;易文鸿 | 申请（专利权）人： | 中山大学;广东省第二人民医院（广东省卫生应急医院） |
| 主分类号： | G06V10/774 | 分类号： | G06V10/774;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82;G06K9/62;G06T7/00 |
| 代理公司： | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人： | 梁嘉琦 |
| 地址： | 510275 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多目标学习的超声影像甲状腺结节分类方法及系统，方法包括：获取甲状腺结节数据；将甲状腺结节数据划分为测试集和训练集；根据训练集，构建深度学习模型；根据深度学习模型，引入先验知识数据确定结节特征集的学习目标，得到基于多目标学习的甲状腺结节分类模型；根据测试集，评估优化基于多目标学习的甲状腺结节分类模型；将获取的检测数据，输入评估优化后的基于多目标学习的甲状腺结节分类模型，得到分类结果。本发明能够给在甲状腺结节识别预测过程中给医生带来额外的信息，并且可以对预测的恶性概率做出解释，从而更好地在临床实践中辅助医生，可广泛应用于超声影像处理与深度学习技术领域。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多目标 学习 超声 影像 甲状腺 结节 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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