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2023-06-21 发布于四川
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一种基于深度学习的超声甲状腺结节良恶性预测方法.pdf

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本发明具体涉及一种基于深度学习的超声甲状腺结节良恶性预测方法。包括以下步骤：S1：采集超声结节图像样本，对超声结节图像样本进行预处理；所述预处理包括图像样本质量改进、图像样本标注数据；S2：基于图像样本标注数据训练深度神经网络；S3：将训练完成的深度神经网络用于实时超声图像，得到分割完成的结节区域图像；S4：基于分割完成的结节区域图像通过结节判定的数据库，标注结节类型，作为结节预测模型的训练样本；S5：采用前馈神经网络，使用已标注的样本数据作为训练集网络，通过特征选择计算准确率和召回率，反复迭代

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113344864 A (43)申请公布日 2021.09.03 (21)申请号 202110557852.0 (22)申请日 2021.05.21 (71)申请人江苏乾君坤君智能网络科技有限公

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