一种基于卷积神经网络的甲状腺癌早期诊断模型构建方法
申请号:CN202510178091
申请日期:2025-02-18
公开号:CN120070999A
公开日期:2025-05-30
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于卷积神经网络的甲状腺癌早期诊断模型构建方法。所述基于卷积神经网络的甲状腺癌早期诊断模型构建方法包括以下步骤:S1:数据收集与预处理:S2:根据S1中预处理后的数据构建卷积神经网络模型;S3:对获得的卷积神经网络模型进行模型训练。本发明提供的基于卷积神经网络的甲状腺癌早期诊断模型构建方法具有可以最大限度摆脱对高水平彩超医师的依赖,实现基层医院高水平的诊断,减少医疗资料的浪费的优点。
技术关键词
早期诊断模型构建方法
构建卷积神经网络
卷积神经网络模型
细针穿刺活检
甲状腺超声图像
训练集数据
引入注意力机制
直方图均衡化
基层医院
对比度
滤波方法
传播算法
彩色图像
采集设备
参数
多学科
优化器