公开(公告)号：CN114820455A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210331375.0

申请日：2022-03-31

Applicant: 华中科技大学同济医学院附属同济医院

Inventor： 高庆蕾 ,  马丁 ,  高越 ,  李祥春 ,  曾少卿 ,  李华裔

IPC: G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  A61B8/00

Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种卵巢癌超声图像处理方法、系统、介质、设备及终端，进行盆腔超声图像及患者相关临床资料的获取；分别进行盆腔超声图像清洗以及盆腔超声图像质控；构建图像分类模型。本发明基于盆腔超声图像的DCNN模型区分卵巢癌与非癌的效能在内部验证集及两个外部验证集中的AUC分别为0.911、0.870、0.831；在内、外部验证集中优于卵巢癌35位超声医生诊断的平均水平；DCNN诊断卵巢交界性肿瘤的AUC达0.821；在对12位曾多次进行盆腔超声检查的卵巢癌患者的既往盆腔超声图像解读中，该深度学习模型提前0.9～3.7年成功识别出其中10位潜在的卵巢癌患者。