一种基于深度学习网络的甲状腺结节的诊断方法.pdfVIP

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2023-06-01 发布于四川
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一种基于深度学习网络的甲状腺结节的诊断方法.pdf

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本发明公开了一种基于深度学习网络的甲状腺结节的诊断方法，属于图像处理和人工智能辅助诊断疾病领域，包括如下步骤：搜集甲状腺患者甲状腺结节的超声原始图像和病理报告，构建甲状腺结节数据库；超声图像预处理；基于Xception‑JFT的Deeplabv3+方法对步骤二中预处理后的超声图像进行语义分割，形成语义分割结果图；基于深度学习网络进行甲状腺结节的良恶性判别；形成甲状腺结节诊断信息报告。本发明采用基于Xeption‑JFT的Deeplabv3+算法建立甲状腺超声图像分割网络模型，通过不断改进主干

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112529894 B (45)授权公告日 2022.02.15 (21)申请号 202011533385.X G06F 16/53 (2019.01)