基于深度學(xué)習(xí)的剪切波彈性圖鑒別乳腺結(jié)節(jié)良惡性的方法
基本信息
| 申請?zhí)?/td> | CN202010415779.9 | 申請日 | - |
| 公開（公告）號 | CN111681210A | 公開（公告）日 | 2020-09-18 |
| 申請公布號 | CN111681210A | 申請公布日 | 2020-09-18 |
| 分類號 | G06T7/00(2017.01)I | 分類 | 計算；推算；計數(shù); |
| 發(fā)明人 | 王守超 | 申請（專利權(quán)）人 | 浙江德尚韻興醫(yī)療科技有限公司 |
| 代理機(jī)構(gòu) | 杭州中成專利事務(wù)所有限公司 | 代理人 | 浙江德尚韻興醫(yī)療科技有限公司 |
| 地址 | 310012浙江省杭州市西湖區(qū)文三路90號5幢北6層 | ||
| 法律狀態(tài) | - | ||
摘要
| 摘要 | 本發(fā)明涉及醫(yī)學(xué)圖像處理技術(shù)，旨在提供一種基于深度學(xué)習(xí)的剪切波彈性圖鑒別乳腺結(jié)節(jié)良惡性的方法。包括：收集有結(jié)節(jié)的超聲乳腺普通B超圖像和剪切波彈性圖像的病例數(shù)據(jù)，根據(jù)病理結(jié)果構(gòu)建良惡性分類數(shù)據(jù)集；選擇基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，使用旋轉(zhuǎn)池化卷積層替換部分卷積層，構(gòu)建良惡性識別網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；網(wǎng)絡(luò)輸入增加結(jié)節(jié)掩模信息，在訓(xùn)練集上進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，訓(xùn)練過程中使用可分離Dropout計算提高模型泛化能力；輸入測試圖像，進(jìn)行多圖像塊和多模型測試評價模型性能，對圖像進(jìn)行乳腺結(jié)節(jié)良惡性判斷。本發(fā)明與使用普通B超圖像識別良惡性相比，能夠提高良惡性診斷準(zhǔn)確率。本發(fā)明可以學(xué)習(xí)到旋轉(zhuǎn)不變性，在不增加網(wǎng)絡(luò)計算復(fù)雜度情況下，能夠提高模型識別準(zhǔn)確率。?? |
