[发明专利]基于多级加权神经网络的甲状腺结节定位方法在审
| 申请号： | 202210110301.4 | 申请日： | 2022-01-29 |
| 公开（公告）号： | CN114494216A | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 赵星;赵婉君;石一磊;牟立超;朱晓香;张雷;朱精强 | 申请（专利权）人： | 脉得智能科技（无锡）有限公司 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06T7/10;G06T7/73;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/80;G06V10/82;G16H30/20 |
| 代理公司： | 无锡华源专利商标事务所(普通合伙) 32228 | 代理人： | 过顾佳 |
| 地址： | 214000 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于多级加权神经网络的甲状腺结节定位方法。构建基于PyTorch深度学习框架的甲状腺结节定位模型，其中，所构建的甲状腺结节定位模型包括结节轮廓粗定位网络模型以及结节轮廓精定位网络模型；对任一待识别定位的甲状腺超声图像，对所述甲状腺超声图像进行预处理，并将预处理后的甲状腺超声图像依次经结节轮廓粗定位网络模型以及结节轮廓精定位网络模型分割定位处理，以得到甲状腺结节位置轮廓特征图，并根据所述甲状腺结节位置轮廓特征图，在所识别定位的甲状腺超声图像上描绘出甲状腺结节的位置与轮廓。本发明能对甲状腺超声图像上的结节实现快速准确的定位，使诊断结果更加可靠。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多级 加权 神经网络 甲状腺 结节 定位 方法 | ||
【主权项】：
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