一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统

摘要

本发明公布了一种超声甲状腺结节风险指标的智能分析方法及系统，基于超声数据，利用深度神经网络，对甲状腺结节风险指标进行定量分析；包括：获取图像数据和统计数据；输入到结节识别器，得到输出层结果，进行聚类分析，得到聚类中心；将聚类中心输入深度自编码器输入层进行深度学习得到深度特征数据；可通过基于甲状腺特征的正则化优化方法优化深度自编码器；利用深度特征数据，再向用户请求获取附加信息；将附加信息和深度特征数据输入到分类器，基于人工神经网络进行分析，得到结节风险指标。本发明健壮性高，敏感性好，可用于大规模临床使用。