【摘 要】
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甲状腺结节是一种临床常见病症,B型超声技术是甲状腺结节的主要检查方法,甲状腺影像报告与数据系统（TI-RADS）提供了一套超声征象描述词典以及定性评价方案,是医生在临床诊断时的重要参考标准。甲状腺结节的评估通常依赖于放射科医生的经验,而且很耗时。计算机辅助诊断（CAD）可以提供客观的建议,减轻医生的负担。但在以往的研究中提出的诊断模型往往只是简单地给出结节的良性或恶性预测,医生无从得知模型决策的依
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甲状腺结节是一种临床常见病症,B型超声技术是甲状腺结节的主要检查方法,甲状腺影像报告与数据系统（TI-RADS）提供了一套超声征象描述词典以及定性评价方案,是医生在临床诊断时的重要参考标准。甲状腺结节的评估通常依赖于放射科医生的经验,而且很耗时。计算机辅助诊断（CAD）可以提供客观的建议,减轻医生的负担。但在以往的研究中提出的诊断模型往往只是简单地给出结节的良性或恶性预测,医生无从得知模型决策的依据,对模型的信任程度较低。本文从机器学习和深度学习两个方面依据TI-RADS提供的定性评价方案,对结节进行分类,大大提高了模型的可解释性,具有更广泛的应用前景。本文的主要研究内容包含四个部分:（1）超声图像的感兴趣区域（ROI）获取。经过图像去噪、人工标记去除、结节区域分割等步骤,为后续机器学习和深度学习提供了必要的数据准备。（2）提出了形心偏离程度、结节分叶程度、极坐标边缘规则度、改进的Shi-Tomasi角点个数等特征描述符,然后通过机器学习分类器对结节的回声、边缘和成分进行分类。（3）设计了一种基于MSER的自适应钙化区域检测算法,以及一种结节内外部回声区域提取算法。（4）提出了一个基于TI-RADS的多任务网络（MTN-TI-RADS）来对甲状腺结节进行分类,并融入了注意力模块让网络更关注于关键特征。所提出的网络首先通过多任务学习获得结节的一组TI-RADS分类,然后计算TI-RADS点数和相应的风险等级,最终将结节分类为良性和恶性。实验显示我们的网络在风险分级和良、恶性分类方面的性能优于资深医生。
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