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申请/专利权人：厦门大学附属翔安医院
摘要：本发明涉及乳腺癌超声图像识别预测领域，具体是指基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统，包括数据采集模块、图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、识别预测模块和用户界面模块；本方案采用改进的扩散概率模型进行图像分割，该模型使用动态条件编码增强扩散概率模型在医学图像分割中的分步区域注意力，并采用特征频率解析器消除高频噪声成分在医学图像分割中的负面影响；采用树突学习整合的视觉变换器对乳腺癌分子亚型进行识别预测，优化现有特征提取网络的架构，使其提取的图像特征更丰富、更具代表性，提高超声图像中的乳腺癌分子亚型的识别准确性，并减少模型的训练时间和增强可解释性。
主权项：1.基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统，其特征在于：包括数据采集模块、图像预处理模块、图像分割模块、特征提取模块、识别预测模块和用户界面模块；所述数据采集模块负责收集包含乳腺癌分子亚型的超声图像以及相关的临床数据；所述图像预处理模块对收集的包含乳腺癌分子亚型的超声图像进行预处理，得到处理后的超声图像；所述图像分割模块使用改进的扩散概率模型将感兴趣区域的图像从处理后的超声图像中分离出来，得到分割特征图；所述特征提取模块使用树突学习整合的视觉变换器进行图像识别，从分割特征图中提取乳腺癌分子亚型的特征进行分类；所述识别预测模块接受新的超声图像作为输入，使用图像分割模块和特征提取模块进行分类，并输出新的超声图像所代表的乳腺癌分子亚型的概率分布和直接分类结果；所述用户界面模块为用户提供友好的交互界面，允许医生和研究人员上传图像、查看乳腺癌分子亚型的概率分布和直接分类结果、调整识别预测模块的参数设置。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 厦门大学附属翔安医院 基于超声图像的乳腺癌分子亚型的识别预测系统
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