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申请/专利权人：山东大学;中国人民解放军海军第九七一医院
摘要：本发明涉及人工智能技术领域，具体地说，涉及一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统，其包括：数据准备单元用于获取患者甲状腺结节相关的图像，并将获取的图像按照标准格式进行标注分类和保存；特征提取单元用于在灰度超声波图像中提取结节结构特征以及结节相对于周围正常甲状腺组织的回声对比度，同时在彩色多普勒超声波图像中获取结节内的血流情况；数据分析单元用于将提取的特征输入到统计模型中判断结节的恶良性；临床结合单元用于将分析结果结合患者的临床信息进行综合判断。该系统中，通过将结节的结构特征、回声以及血流情况共同考虑进行判断，能够提高甲状腺肿瘤预测诊断的准确性。
主权项：1.一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统，其特征在于，包括：数据准备单元（1），所述数据准备单元（1）用于获取患者甲状腺结节相关的图像，并将获取的图像按照标准格式进行标注分类和保存；其中，患者甲状腺结节相关的图像包括灰度超声波图像和彩色多普勒超声波图像；特征提取单元（2），所述特征提取单元（2）用于在灰度超声波图像中提取结节结构特征以及结节相对于周围正常甲状腺组织的回声对比度，并在回声对比度中引入加权平均和灰度共生矩阵方法进行优化，并根据提取的结节结构特征追踪结节的变化趋势，同时在彩色多普勒超声波图像中获取结节内的血流情况；数据分析单元（3），所述数据分析单元（3）用于将提取的特征输入到统计模型中，利用机器学习算法训练模型，使其能够根据历史数据预测新的结节的性质，从而判断结节的恶良性；临床结合单元（4），所述临床结合单元（4）用于将分析结果结合患者的临床信息进行综合判断，如果恶性可能性大，则进行进一步的检查。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 中国人民解放军海军第九七一医院 一种基于人工智能的甲状腺肿瘤早期诊断与风险评估系统
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