甲状腺结节智能诊断系统的设计与实现.pdf

本文主要介绍了一种甲状腺结节智能诊断系统的开发与实现，旨在解决医生在通过甲状腺超声图像诊断结节时的经验差异和工作负担问题。系统基于TI-RADS标准，将甲状腺结节分为良性、低度恶化和高度恶化三类，并利用分类卷积神经网络建立诊断模型。 甲状腺结节的诊断是临床医学中的一个重要环节，尤其是甲状腺癌的早期发现。超声成像技术由于其实时性、低成本和无明显副作用，成为甲状腺疾病检测的主要工具。然而，医生的诊断结果可能受到个人经验的影响，且大量诊断工作可能导致误诊率上升。因此，设计一个自动诊断系统可以辅助医生，提高诊断效率和准确性。 该智能诊断系统采用了深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）。早期的甲状腺结节分类方法包括关联规则、决策树和支持向量机等，但随着神经网络的发展，CNN在图像分类方面表现出强大的能力。文中提到的研究人员使用了Xception网络，这是一种高效深度学习架构，通过微调适应甲状腺结节的特征提取。此外，还采用了迁移学习策略，利用预训练的模型（如GoogleNet）进行微调，然后用随机森林分类器进行分类，提高了分类性能。 系统设计上，它由三个模块构成：超声影像管理、图像处理和结节诊断。超声影像管理模块负责影像的上传、获取和管理；图像处理模块对图像进行预处理，如裁剪和降噪，以优化模型的输入；结节诊断模块包含CNN模型，对输入的超声图像进行分类，判断结节的性质。 实验结果显示，该系统在自建测试数据集上的结节诊断准确率达到88.7%，并且能够在3到5秒内完成诊断，大大提高了诊断速度，有助于减轻医生的工作压力，同时为患者提供了更及时和准确的诊疗建议。 这个甲状腺结节智能诊断系统利用了现代人工智能技术，结合医学专业知识，实现了对甲状腺超声图像的高效分析，有望成为医疗诊断领域的一个有力工具。未来，此类系统可以进一步优化，扩大应用范围，为更多疾病的自动化诊断提供支持。