公开(公告)号：CN111583320A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010188343.0

申请日：2020-03-17

Applicant: 哈尔滨医科大学

Inventor： 田家玮 ,  张蕾 ,  王影 ,  俞卫东 ,  张云鹏 ,  时嘉欣

IPC: G06T7/40 ,  G06T7/13 ,  G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06T5/20 ,  G06K9/46 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

Abstract: 本申请提供了种融合深度卷积网络和影像组学特征的乳腺癌超声图分型方法、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取超声图像，超声图像的对应内容包括乳腺部位；对超声图像进行处理，获得超声图像中的目标区域，该目标区域中包括有乳腺病灶区域图像；对识别出目标区域的超声图像提取第一特征和第二特征；基于所述第一特征和第二特征，进行融合处理，得到第一融合特征；对所述第一融合特征进行特征筛选处理，得到第二融合特征；基于所述第二融合特征，获得乳腺癌超声图像的分型结果。本发明提取高通量的超声图像特征及深度语义特征，并进行融合和特征筛选，实现对超声图像的有效、准确识别。

公开(公告)号：CN111583320B

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202010188343.0

申请日：2020-03-17

Applicant: 哈尔滨医科大学

Inventor： 田家玮 ,  张蕾 ,  王影 ,  俞卫东 ,  张云鹏 ,  时嘉欣

IPC: G06T7/40 ,  G06T7/13 ,  G06T7/00 ,  G06T5/50 ,  G06T5/20 ,  G06V10/46 ,  G06V10/762 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本申请提供了种融合深度卷积网络和影像组学特征的乳腺癌超声图分型方法、系统及计算机可读存储介质，该方法包括：获取超声图像，超声图像的对应内容包括乳腺部位；对超声图像进行处理，获得超声图像中的目标区域，该目标区域中包括有乳腺病灶区域图像；对识别出目标区域的超声图像提取第一特征和第二特征；基于所述第一特征和第二特征，进行融合处理，得到第一融合特征；对所述第一融合特征进行特征筛选处理，得到第二融合特征；基于所述第二融合特征，获得乳腺癌超声图像的分型结果。本发明提取高通量的超声图像特征及深度语义特征，并进行融合和特征筛选，实现对超声图像的有效、准确识别。