甲状腺超声图像相关论文
目前,深度学习已对医疗健康领域做出巨大贡献,但是相关模型泛化性差且可信度低的缺陷限制了深度学习在临床医学上的适用性。为解决......
甲状腺疾病的发病率逐年上升,已经成为困扰人们日常生活健康的疾病之一。病变的早期发现与治疗是甲状腺疾病治愈的关键。医学超声......
甲状腺超声图像由于对比度低、边缘不清晰、高噪声和周围组织复杂难辨等问题,给医生诊断甲状腺疾病造成困难.针对此问题,采用Casca......
在甲状腺结节性疾病的相关医疗诊断中,对甲状腺结节的良恶性分析至关重要。随着计算机辅助诊断技术的发展,利用深度学习方法对甲状......
甲状腺结节性疾病的发病率逐年升高,是目前最常见的结节性疾病之一,正确的诊断出甲状腺超声图像的良恶性尤为重要。在临床诊断中,......
借助超声图像辅助医生诊断甲状腺结节良恶性,对甲状腺癌患者的早期治疗有重要意义。针对当前超声图像质量差和样本少、结节深层特......
甲状腺结节是一种常见的临床问题,对其进行临床检查能够判断患者是否患上甲状腺癌,超声是首选的检查方式,但为了进行更准确的诊断,......
近年来，甲状腺结节在临床中发病率日益上升，由于甲状腺癌症状不明显，诊断中大都靠医生主观经验，因此诊断结果经常存在较大偏差。随着现......
针对现有的超声图像中甲状腺结节检测与识别方法存在无法精确定位、检测准确率不高的问题,研究基于多任务深度学习的甲状腺超声图......
超声是甲状腺检查的首选影像学方法。甲状腺超声影像的临床分析主要通过医生参考甲状腺影像报告和数据系统(TI-RADS)对超声图像进......
针对由于训练图像样本较少与忽略多尺度的结构和纹理信息而导致分类性能不佳问题,为提升甲状腺结节良恶性诊断准确率,提出了集成多......
近年来,医学影像与人工智能的结合成为数字医疗产业的研究热点。人工智能技术处理医学影像并参与医疗诊断已经成为图像处理领域重......
为了实现超声甲状腺结节的自动分类,本文提出了一种利用局部纹理特征与多示例学习方法相结合以克服结节区域特征信息的重叠性。从......
现在甲状腺结节的发病率很高，这可能预示着甲状腺癌的出现。因此，准确判断出甲状腺结节位置以及正确判别甲状腺结节是良性的还是恶性......
超声图像有斑点噪声,且对比度低、边界模糊,所以甲状腺超声图像分割较为困难。针对此问题,本研究提出一种结合双边滤波(bilateral ......
