基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节自动诊断系统

摘要

本发明提供一种基于多尺度卷积神经网络甲状腺超声图像结节自动诊断系统，包括：甲状腺结节由粗到精的结节分类模块、甲状腺结节区域自动检测模块和甲状腺结节精分类模块；通过多尺度的特征融合的卷积神经网络提取不同感知区域的大小的特征，从而结合局部和全局的信息提取结节的上下文语义特征对甲状腺结节进行自动定位。本发明通过多尺度的由粗到精的神经网络的特征提取并通过设计金字塔结构的多尺度精分类AlexNet，能够准确的预测病灶的位置和良恶性发生的概率，可以辅助医生进行甲状腺病灶的诊断，提高诊断的客观性，具有实时性好，准确率高的特点。