一種甲狀腺超聲視頻自動分析方法與系統(tǒng)

基本信息

申請?zhí)?/td> CN202011395921.4 申請日 -
公開（公告）號 CN112419396A 公開（公告）日 2021-02-26
申請公布號 CN112419396A 申請公布日 2021-02-26
分類號 G06T7/11(2017.01)I;G06T7/62(2017.01)I;G06K9/62(2006.01)I;G06N3/04(2006.01)I;G06N3/08(2006.01)I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 張坤;王煜辰;常實;李鐘毓;楊猛;吳葉楠;房亮 申請（專利權）人 前線智能科技（南京）有限公司
代理機構 西安通大專利代理有限責任公司 代理人 安彥彥
地址 210000江蘇省南京市建鄴區(qū)賢坤路1號科創(chuàng)中心2樓220-841號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 一種甲狀腺超聲視頻自動分析方法及系統(tǒng)，標注出甲狀腺超聲視頻中結(jié)節(jié)出現(xiàn)幀段，取出對應幀段后的圖片，進行處理，計算相似度，篩除相似度過高的圖片，得到數(shù)據(jù)集E；利用數(shù)據(jù)集E訓練深度學習模型，得到判斷甲狀腺圖像的分類模型，記作模型E；若甲狀腺超聲視頻中所有圖片均無甲狀腺結(jié)節(jié)，則甲狀腺超聲視頻的分類結(jié)果為無甲狀腺結(jié)節(jié)，置信度為100％；若甲狀腺超聲視頻中檢測到含有甲狀腺結(jié)節(jié)的圖片，則分類結(jié)果為通過模型E計算得到的第一類結(jié)節(jié)圖片置信度的大小。本發(fā)明采用深度學習的方法，具有從甲狀腺視頻數(shù)據(jù)中自我學習有效信息的能力，從而在數(shù)據(jù)中挖掘復雜的關聯(lián)模式。實現(xiàn)更高效的波形特征提取和更好的分類結(jié)果。??