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申请/专利权人：广州易睿智影科技有限公司

摘要：本发明涉及超声乳腺肿块鉴别技术领域，尤其是一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别系统，包括中央数据处理系统、肿块病理结果反馈模块、持续自我学习多模型融合分类模块、肿块分类处理模块、图像获取模块、临床信息特征采集模块和随机森林分类模型建立模块，所述临床信息获取模块将采集的信息通过网关传递到临床信息特征采集模块，所述临床信息特征采集模块将信息进行处理并通过网关传递到随机森林分类模型建立模块，所述随机森林分类模型建立模块将建立的模型通过网关传递到持续自我学习多模型融合分类模块。本发明还提供一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别方法，可以实现持续自我学习和鉴别准确性。

主权项：1.一种持续自我学习多模型融合超声乳腺肿块精准鉴别系统，包括中央数据处理系统、肿块病理结果反馈模块、持续自我学习多模型融合分类模块、肿块分类处理模块、图像获取模块、临床信息获取模块、临床信息特征采集模块和随机森林分类模型建立模块，其特征在于，所述中央数据处理系统包括计算机集群，所述计算机集群包括信息接收模块、数据存储模块、数据处理模块、数据对比模块、数据整合模块和卫星通信与传输模块，所述中央数据处理系统通过卫星通信与传输模块与肿块病理结果反馈模块、图像获取模块和临床信息获取模块形成实时通信连接，所述肿块病理结果反馈模块包括数据收集模块、训练模块和模型建立模块，所述数据收集模块包括良恶性图像数据集、病理类型图像数据集和病理疾病图像数据集，所述训练模块包括肿块良恶性分类训练模块、肿块病理类型分类训练模块和肿块病理疾病分类训练模块，所述模型建立模块包括肿块良恶性图像数据集、肿块病理类型图像数据集和肿块病理疾病图像数据集，所述肿块病理疾病分类训练模块通过网关与持续自我学习多模型融合分类模块形成实时连接，所述持续自我学习多模型融合分类模块通过网关与肿块分类处理模块形成实时连接，所述图像获取模块通过网关与持续自我学习多模型融合分类模块形成实时连接，所述中央数据处理系统通过网关与临床信息获取模块形成实时连接，所述临床信息获取模块将采集的信息通过网关传递到临床信息特征采集模块，所述临床信息特征采集模块将信息进行处理并通过网关传递到随机森林分类模型建立模块，所述随机森林分类模型建立模块将建立的模型通过网关传递到持续自我学习多模型融合分类模块，所述肿块病理结果反馈模块通过从电子病历和医学影像系统中获取患者临床信息和肿块特征信息，根据病理结果按BI-RADS分类，建立数据集；根据图像病理结果建立良恶性图像数据集、病理类型和病理疾病图像数据集；所述训练模块采用GitHub上开源的imageAI库，该库采用深度学习卷积神经网络算法，提供了4种算法包括SqueezeNet，ResNet，InceptionV3和DenseNet，训练过程生成一个JSON文件，用于映射图像数据集和许多模型中的对象类型。

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