[发明专利]基于卷积神经网络的甲状腺超声图像的特征提取方法在审
| 申请号： | 202111091379.8 | 申请日： | 2021-09-17 |
| 公开（公告）号： | CN113744261A | 公开（公告）日： | 2021-12-03 |
| 发明（设计）人： | 魏玺;张晟;李雪威;高明;朱佳琳;王晓庆;白子玉;张昊知;常璐晨;高宏岩 | 申请（专利权）人： | 天津市肿瘤医院（天津医科大学肿瘤医院） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/46;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300060 *** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于卷积神经网络的甲状腺超声图像的特征提取方法，其技术特点是：对甲状腺超声图像进行预处理：在甲状腺超声图像中加注标签，并将加注标签的图像进行数据增强，得到预处理后的甲状腺超声图像；构建卷积神经网络模型，使用卷积神经网络模型对甲状腺图像进行特征提取并输出分类结果。本发明对甲状腺超声图像加注分类标签并进行数据增强等预处理，通过卷积神经网络模型对预处理后的甲状腺超声图像进行特征提取并输出分类结果，能够更好地预测甲状腺结节的等级，有效解决深度学习中预测结果缺乏可解释性的问题，也提高了深度模型的泛化性，在实际应用中具有非常巨大的价值和广阔的前景。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 甲状腺 超声 图像 特征 提取 方法 | ||
【主权项】：
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