[發明專利]基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法在審
| 申請號： | 202011562666.8 | 申請日： | 2020-12-25 |
| 公開（公告）號： | CN112508943A | 公開（公告）日： | 2021-03-16 |
| 發明（設計）人： | 李石明 | 申請（專利權）人： | 四川工商學院 |
| 主分類號： | G06T7/00 | 分類號： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G16H30/20 |
| 代理公司： | 成都弘毅天承知識產權代理有限公司 51230 | 代理人： | 許志輝 |
| 地址： | 620000 四川*** | 國省代碼： | 四川;51 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 基于 超聲 影像 乳腺 腫瘤 識別 方法 | ||
1.基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于，包括：
采集乳腺腫瘤超聲影像，并對所述乳腺腫瘤超聲影像進行標注；
對標注后的所述乳腺腫瘤超聲影像進行預處理；
將預處理后的乳腺腫瘤超聲影像在蒸餾神經網絡中訓練，獲得訓練后的乳腺腫瘤識別模型；
將待識別的乳腺超聲影像輸入乳腺腫瘤識別模型，得到所述乳腺腫瘤識別模型輸出的識別結果。
2.根據權利要求1所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述蒸餾神經網絡包括教師網絡和學生網絡；所述蒸餾神經網絡根據蒸餾算法，通過教師網絡來指導學生網絡進行訓練；
其中，所述學生網絡具有雙層分類網絡結構，所述教師網絡中引入掩膜參數。
3.根據權利要求1所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述乳腺腫瘤超聲影像分為清潔數據集和噪聲數據集。
4.根據權利要求3所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述清潔數據集采用基于病理識別的強標簽數據；
所述噪聲數據集采用基于雙雷達系統獲取的弱標簽數據和基于病理識別的強標簽數據。
5.根據權利要求1所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述標注包括良性腫瘤標注和惡性腫瘤標注。
6.根據權利要求1所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述預處理包括將所述乳腺腫瘤超聲影像的空白部分、私人信息和乳腺組織的背景去除，得到僅保留乳腺腫瘤圖像信息的乳腺超聲影像。
7.根據權利要求1所述的基于超聲影像的乳腺腫瘤識別方法，其特征在于：
所述識別結果符合BI-RADS分級標準。
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