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申请/专利权人：山东凌云智能科技有限公司
摘要：一种基于超声医学图像的卵巢囊肿识别方法，获取腹部超声图像，该超声图像包括患病一侧卵巢区域：感兴趣区域ROI提取：针对患病的卵巢区域，提取所述超声图像中卵巢囊肿区域x1及卵巢区域x；影像组学特征计算模块：建立卵巢囊肿识别预测模型：包括三个级联的多层感知器MLP；输入为步骤3中的卵巢囊肿区域x1及卵巢区域x分别对应的：几何特征、一阶统计特征、纹理特征和小波特征；输出为卵巢囊肿良恶性风险预测值；所述输出还包括针对卵巢囊肿良恶性风险预测值的不确定性值。本发明实现现有技术对卵巢囊肿的良恶性风险无法预测的目的，同时还能针对所述风险预测结果进行不确定性分析，为不同的应用场景提供较为客观的识别结果，供用户参考。
主权项：1.一种基于超声医学图像的卵巢囊肿识别方法，其特征在于，包括：1获取腹部超声图像，该超声图像包括患病一侧卵巢区域：2感兴趣区域ROI提取：针对患病的卵巢区域，首先提取所述超声图像中卵巢囊肿区域x1及卵巢区域x；然后通过人工在超声图像中对卵巢囊肿区域x1及卵巢区域x进行描绘，通过图形计算方式获得非囊肿区域x2；3影像组学特征计算模块：针对步骤2提取到的区域进行特征计算：使用python中的影像组学特征计算包pyradiomics进行特征计算，需要计算的影像组学特征包括卵巢囊肿区域x1及非囊肿区域x2的：几何特征、一阶统计特征、纹理特征和小波特征；4建立卵巢囊肿识别预测模型：包括三个级联的多层感知器MLP；输入为步骤3中的卵巢囊肿区域x1及非囊肿区域x2分别对应的：几何特征、一阶统计特征、纹理特征和小波特征；输出为卵巢囊肿良恶性风险预测值；所述输出还包括针对卵巢囊肿良恶性风险预测值的不确定性值，当卵巢囊肿良恶性风险预测值的不确定性值大于阈值P时，则提示对卵巢囊肿按照步骤1-步骤4重新识别。
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权利要求：
百度查询： 山东凌云智能科技有限公司 一种基于超声医学图像的卵巢囊肿识别方法及程序产品
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