基于多特征融合的甲状腺结节良恶性识别.docx
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基于多特征融合的甲状腺结节良恶性识别.docx
基于多特征融合的甲状腺结节良恶性识别甲状腺结节作为一种常见的甲状腺疾病,其良恶性鉴别对于患者的治疗和预后具有重要意义。随着医学成像技术的不断发展,采集关于结节的不同特征信息,如超声图像、CT图像和MRI图像等,为甲状腺结节良恶性识别提供了更加可靠、准确的手段。然而,单一特征识别存在不足,无法充分利用不同特征之间的互补性和综合性。因此,本文将基于多特征融合的方法进行甲状腺结节的良恶性识别,旨在提高识别准确率和稳定性。首先,本文将介绍甲状腺结节的特征参数,分别包括超声图像、CT图像和MRI图像。超声图像参数包
基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法.docx
基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法标题:基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法摘要:随着肺结节良恶性分类在临床应用中的重要性逐渐凸显,研究人员对于肺结节分类方法的研究也逐渐增多。本论文提出了一种基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法。该方法结合了多尺度特征提取和特征融合技术,能够从多个层面对肺结节进行全方位的良恶性分类。实验证明,该方法在肺结节分类问题上取得了较好的分类效果。关键词:肺结节、良恶性分类、多尺度特征、特征融合1.引言肺结节是一种常见的肺部病变,良恶性分类对于临床诊断和治疗方案的制定
基于多模型融合方法的肺结节良恶性分类.docx
基于多模型融合方法的肺结节良恶性分类随着计算机技术的快速发展和医疗设备的普及,医疗图像处理技术逐渐应用于肺结节诊断中,以实现肺结节良恶性分类。对肺结节进行良恶性分类是肺癌早期诊断的一个重要环节,它有助于医生更好地评估肺癌患者的预后和治疗措施。传统的肺结节良恶性分类方法主要依赖于医生的处理技能和对肿瘤的认识,容易受到主观因素的影响。因此,开发一种基于计算机视觉技术的自动化分类方法,能够提高分类准确性,消除主观差异,是一个颇有前途的研究方向。在这篇文章中,我们将介绍一种基于多模型融合方法的肺结节良恶性分类方法
一种甲状腺结节良恶性识别装置.pdf
本发明涉及一种甲状腺结节良恶性识别装置,包括:TDUS神经网络构建模块:用于构建TDUS神经网络;图像获取模块:用于获取关于甲状腺结节的彩色多普勒超声图像;TI‑RADS特征数据获取模块:用于获取TI‑RADS特征数据;感兴趣结节图像提取模块:用于得到感兴趣结节图像;血管信息提取模块:用于从感兴趣结节图像中提取血管信息,得到血管信息位图;血管数目探测模块:用于根据血管信息位图得到血管数目;血管分布估计模块:用于将感兴趣结节图像分为三个区域,再确定每个区域中血管信息所占的比率;甲状腺结节良恶性识别模块:用于
甲状腺结节的良恶性鉴别进展.pdf
·综述·甲状腺结节的良恶性鉴别进展放射性使其得到广泛应用,目前已作为甲状腺结节吴金声,郑起【摘要】甲状腺结节是外科常见病多发病。其中甲状腺癌是最常见的内分泌恶性肿瘤。目【关键词】甲状腺结节;良恶性;鉴别l病史和体检甲状腺髓样癌及乳头状癌家族史、肿瘤生长迅速、质地坚硬、与周围组织固定、喉镜显示声带麻痹、局部淋巴结肿大,出现肺部或骨的远处转移都是预测甲状腺结节恶性的高度危险因素。年龄小于20或大于60岁、男性、孤立结节、头颈部外放射病史、直径大于4cm合并部分囊性变的结节、有局部压迫症状也是恶性危险因素。上述