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一种超声图像中甲状腺结节的医学流形矢量集分类方法 

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申请/专利权人:上海交通大学

摘要:本发明提供一种超声图像中甲状腺结节的医学流形矢量集分类方法,包括:制作甲状腺结节超声图像数据集;设计和训练流形映射网络,获取甲状腺结节图像各像素点的高维矢量坐标;基于傅里叶变换对高维矢量空间进行降维;在单个结节内,基于空间位置信息和高维矢量相似度,自下而上进行像素或超像素合并,生成该结节对应的流形矢量类别分布图;基于所有结节的类别分布图及其流形空间,在全局范围内度量不同矢量空间流形之间的距离,并合并距离相近的矢量集,最终得到各矢量集的分类结果;分别针对良性和恶性结节进行流形矢量集类别分布统计。本发明的方法具有数据标注量少、快速、可解释性高、结果直观、便于医学分析诊断等优点。

主权项:1.一种超声图像中甲状腺结节的医学流形矢量集分类方法,其特征在于,包括:获取甲状腺结节超声图像的数据集;采用流形映射网络,获取所述甲状腺结节超声图像各像素点的高维矢量坐标,得到高维矢量空间;基于傅里叶变换对所述高维矢量空间进行降维;在单个结节内,基于矢量相似度,对降维后的高维矢量空间,采用层次聚类法自下而上进行像素或超像素合并,形成矢量集,生成该结节对应的流形矢量类别分布图;基于所有结节的流形矢量类别分布图,在全局范围内度量不同矢量空间矢量集之间的距离,合并距离相近的矢量集,最终得到各矢量集的分类结果;基于各矢量集的分类结果,进行良性和恶性结节分布统计。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 上海交通大学 一种超声图像中甲状腺结节的医学流形矢量集分类方法

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