CN119400391A 一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法 （南京信息职业技术学院）_第1页
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一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自结构、U_Net结构对甲状腺结节区域进行图像分结节的自动诊断，从而提高诊断的准确性和效21.1多模态数据采集包括超声影像数据、CT影像数据和患者临床数据的收集，并使用1.2数据标准化处理包括灰度标准化和空间分辨率标准化，以确保多模态数据的格式3.2模型的训练过程采用梯度下降优化器对参数进行迭代更新，损失函数包括交叉熵3.4模型推理包括对新输入数据的预处理、特征提取与融合，以及最终的诊断结果生2.根据权利要求1所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特3I'(50.5,50.5)＝0.25*120+0.25*133.根据权利要求2所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特4.根据权利要求3所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特45.根据权利要求4所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特6.根据权利要求5所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特7.根据权利要求6所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特fc和bfc分别为全连接层的权重和偏置；5j=softmax(w,z+b,)8.根据权利要求7所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特9.根据权利要求8所述的一种基于多模态深度学习的甲状腺结节自动诊断方法，其特(2)BatchNormalization：在每个卷积层和全连接层之后添加BatchNormalization(3)Dropout：在全连接层添加Dropout操作，以随机丢弃部分神经元，防止过拟合；67[0008]1.2数据标准化处理包括灰[0011]2.1卷积神经网络用于从多模态影像数据中提取[0016]3.2模型的训练过程采用梯度下降叉熵损失和L2正则化项；8[0019]本发明对超声影像数据、CT影像数据和患者临床数据进[0026]1.2数据标准化处理包括灰[0029]2.1卷积神经网络用于从多模态影像数据中提取[0034]3.2模型的训练过程采用梯度下降叉熵损失和L2正则化项；9[0051]I'(50.5,50.5)＝0.25*1k=计算得到的高斯差分图像D(x,y,σ)在尺度空间的多个位置检测到特征点。这些特模态的特征点进行匹配。匹配的结果用于计算配准变换矩阵(通常为仿射变换或刚体变[0072]本发明选择使用U_Net结构对甲状腺结节区域进行图像分割，并提取感兴趣区域用于医学图像分割。U_Net的编码器部分由一系列卷积和池化操作组成，用于提取深层特大小仍然为512×512像素。此时，分割真实标签为良性结节，表示为y＝[1,0,0]，模型预测的概率分布为j=[0.8,0.15,0.05],此时[0105]其中，η为学习率，vgLtotal为损失函数关于参数θ的梯度。如：当前学习率η=[0109](2)BatchNormalization：在每个卷积层和全连接层之后添加Batch

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