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利用超声和迁移学习技术评估甲状腺囊实性结节恶性概率的能力研究

目录

利用超声和迁移学习技术评估甲状腺囊实性结节恶性概率的能力研究（1）

一、内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.2研究目的与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.3研究方法与技术路线．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

二、资料与方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.1超声图像采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2数据集的选择与划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3迁移学习模型的选择与构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.4模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

三、超声特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1超声图像的特征提取方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2特征向量的选择与构造．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.3特征归一化与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

四、迁移学习技术在甲状腺结节分类中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

4.1迁移学习原理简介．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

4.2预训练模型的选择与微调．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

4.3模型性能评估指标体系建立．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

五、实验结果与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

5.1实验设置与参数配置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.2实验结果可视化展示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

5.3模型性能对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

5.4结果讨论与意义解读．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

六、结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

6.1研究成果总结．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

6.2存在问题与挑战分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

6.3未来研究方向展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

利用超声和迁移学习技术评估甲状腺囊实性结节恶性概率的能力研究（2）

一、研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.1甲状腺结节疾病概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

1.2超声技术在甲状腺结节诊断中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

1.3迁移学习在医学图像分析中的应用现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

二、研究方法与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

2.1超声图像采集与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

2.2迁移学习模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．39

2.2.1基于深度学习的迁移学习框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

2.2.2模型参数优化与调整．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42

2.3恶性概率评估模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43

2.3.1数据集构建与标注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

2.