公开(公告)号：CN119722596A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202411766299.1

申请日：2024-12-04

Applicant: 南昌大学第二附属医院

Inventor： 许德斌 ,  肖林燕 ,  夏天 ,  黄庆宏 ,  姜坤亚

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/62 ,  G06T7/70 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及甲状腺结节检测的技术领域，具体为一种甲状腺结节检测模型构建方法，包括以下步骤，利用图像增强技术和光声成像技术对甲状腺结节进行多模态成像；基于构建的多模态图像数据搭建甲状腺结节检测模型；以及，利用损失函数对甲状腺结节检测模型进行优化；本发明通过将超声图像、光声成像、基因数据等多种模态数据融合，充分利用了每种数据的优势，克服了单一模态数据可能存在的局限性，提高了检测的全面性和准确性；使用图神经网络逐步提取结节样本之间的高阶关系特征，生成全局嵌入特征，能够捕捉结节样本的复杂非线性关系；通过注意力机制，能够自动识别和加权结节样本之间的重要关系，减少了特征冗余，提高了模型的鲁棒性和准确性。