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申请/专利权人：佛山大学
摘要：本发明提供了一种基于图像识别的肝癌检测系统、电子设备和可读存储介质，包括：肝癌超声数据采集模块接收肝癌超声数据文件夹路径读取肝癌超声数据，肝癌病灶定位模块从肝癌超声数据中提取B超图像并采用YOLOX‑CBAM模型定位得到肿瘤ROI图像，多模态超声融合模型分类模块从肿瘤ROI图像中提取亮度数据拟合亮度曲线，并选择肿瘤边界清晰的B超图像的ROI图像，以及根据肿瘤ROI图像生成CEUS视频，得到多模态超声数据，采用多模态超声融合模型对多模态超声数据进行分类得到肝癌分类预测结果，可视化分析模块采用Grad‑CAM可视化模型生成肝癌分类热力图，预测结果输出模块输出分类预测结果。本发明提供便捷易上手的基于图像识别的肝癌检测系统，为医生提供参考，有助于医生做出更加精准的诊断。
主权项：1.一种基于图像识别的肝癌检测系统，其特征在于，包括：肝癌超声数据采集模块，用于接收用户上传的肝癌超声数据文件夹路径，并根据所述肝癌超声数据文件夹路径读取肝癌超声数据；肝癌病灶定位模块，用于从所述肝癌超声数据中提取B超图像，并采用训练好的YOLOX-CBAM模型对所述B超图像进行肝癌病灶定位，得到肿瘤ROI图像；所述肿瘤ROI图像包括B超图像的ROI图像与CEUS图像的ROI图像；多模态超声融合模型分类模块，用于从所述肿瘤ROI图像中提取亮度数据并采用亮度数据拟合亮度曲线，从所述B超图像的ROI图像中选择肿瘤边界清晰的B超图像的ROI图像，根据所述CEUS图像的ROI图像生成CEUS视频，将亮度曲线、肿瘤边界清晰的B超图像的ROI图像和CEUS视频作为多模态超声数据，以及采用训练好的多模态超声融合模型对所述多模态超声数据进行分类，得到肝癌分类预测结果；可视化分析模块，用于采用聚类和梯度加权类激活映射可视化模型将从多模态超声数据中学习到的特征生成肝癌分类热力图；预测结果输出模块，用于输出和展示所述肝癌分类预测结果、肝癌分类热力图和亮度曲线。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 佛山大学 一种基于图像识别的肝癌检测系统、电子设备和可读存储介质
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