[发明专利]基于多模态超声影像自监督学习的乳腺微小癌分析方法有效
| 申请号： | 202310364389.7 | 申请日： | 2023-04-07 |
| 公开（公告）号： | CN116415649B | 公开（公告）日： | 2023-10-27 |
| 发明（设计）人： | 于腾飞;何文;张巍;陈涛 | 申请（专利权）人： | 首都医科大学附属北京天坛医院 |
| 主分类号： | G06N3/0895 | 分类号： | G06N3/0895;G06N3/096;G16H30/20 |
| 代理公司： | 北京知艺互联知识产权代理有限公司 16137 | 代理人： | 孙一方 |
| 地址： | 100070 北*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模态超声影像自监督学习的乳腺微小癌分析方法，包括以下步骤：步骤一，对乳腺微小癌多模态超声影像进行数据采集，构成数据库，并确立金标准；步骤二，通过1cm以上乳腺肿块临床图像建立自监督深度学习模型；步骤三，通过自监督深度学习模型对处理后的乳腺微小癌图像数据集进行训练，得到微小癌识别模型；步骤四，以微小癌识别为基础进行三维模型重建；步骤五，通过重建的三维模型分析微血管与癌症的关系。本发明采用上述基于多模态超声影像自监督学习的乳腺微小癌分析方法，提高预后良好的早期乳腺癌检出率，为减少过度活检数量的精准诊疗提供新的理论依据和方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 超声 影像 监督 学习 乳腺 微小 分析 方法 | ||
【主权项】：
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