公开(公告)号：CN111612752A

公开(公告)日：2020-09-01

申请号：CN202010411428.0

申请日：2020-05-15

Applicant: 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院)

Inventor： 刘云 ,  缪姝妹 ,  王忠民 ,  张小亮 ,  盛戎蓉 ,  荆芒 ,  凡豪志 ,  张昕 ,  崔岱 ,  景慎旗 ,  单涛 ,  郭建军 ,  徐挺玉

IPC: G06T7/00 ,  G06T5/00 ,  G06K9/62 ,  A61B8/08

Abstract: 本发明公开了一种基于Faster-RCNN的超声图像甲状腺结节智能检测系统。采用的Faster-RCNN模型在进行目标检测时，与区域卷积神经网络RCNN相比，提升了速度，优化了存储空间，实现了结节良恶性的快速自动化检测，并在模型构建中对特征进行优化，在深度学习训练前计算超声诊断标准ACR TI-RADS中的关键特征，寻找影响临床诊断的关键图像特征因子，并将其加入到卷积神经网络特征层中进行改进，构建一个新的鉴别模型，从而提高预测结果的准确性。