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摘要
摘要
基于人工智能技术的辅助甲状腺超声影像分析、识别和诊断系统能帮助超
声领域医生更快速、准确地诊断和治疗甲状腺方面的疾病，也是“人工智能+医
疗”的建设内容之一。针对标注甲状腺超声图像结节位置信息需要相关领域的专
家，导致样本标注困难问题。研究如何有效利用大量未标注的甲状腺超声图像
样本以提升结节分割精度模型。提出基于两阶段分离学习的甲状腺超声图像结
节分割方法。主要研究内容和阶段性成果如下。
（1）甲状腺
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