[发明专利]一种基于TSN和SSN在超声图像中的甲状腺结节良恶性分类方法有效
| 申请号： | 202210386468.3 | 申请日： | 2022-04-11 |
| 公开（公告）号： | CN114708236B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 唐璐;杨行;惠雨 | 申请（专利权）人： | 徐州医科大学 |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京灿烂知识产权代理有限公司 32356 | 代理人： | 朱经艳 |
| 地址： | 221004 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于TSN和SSN在超声图像中的甲状腺结节良恶性分类方法，包括如下步骤：收集甲状腺结节的超声图像和病理结果，生成甲状腺结节的轮廓掩膜图像；建立纹理聚焦流网络TSN；建立轮廓检测CD模块引导的形状聚焦流网络SSN；将TSN和SSN的输出拼接在一起进行结节分类；采用CAM注意力网络来引导TSN和SSN，使得决策注意力集中在结节区域；将决策注意图限制在轮廓掩膜的范围内，获取最终甲状腺结节性质的分类。本发明设计的TSN和SSN可以很好地互补，能够捕捉更加丰富的结节特征信息，能够明显提高TSN和SSN双流网络的性能。本发明性能稳定，准确率高，为临床提供客观参考。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 tsn ssn 超声 图像 中的 甲状腺 结节 恶性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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