首页> 外国专利> WAY DIFFERENTIAL DIAGNOSIS follicular adenoma and follicular thyroid carcinoma

WAY DIFFERENTIAL DIAGNOSIS follicular adenoma and follicular thyroid carcinoma

机译:鉴别诊断滤泡性腺瘤和滤泡性甲状腺癌

摘要

a differential diagnosis of cancer and u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu0433u043e u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu0439 adenoma thyroid tumors, including thyroid u043fu0430u0446u0438u0435u043d fence material the way u0430u0441u043fu0438u0440u0430u0446u0438u043eu043du043du043eu0439 u0442u043eu043du043au043eu0438u0433u043eu043bu044cu043du043eu0439 lp and / or u0441u043eu0441u043au043eu0431u0430 with incision tissue tumor in u0432u0440u0435u043cu00a0 remote operation; making strokes, tumorstheir colouring u0434u043bu00a0 u0446u0438u0442u043eu043bu043eu0433u0438u0447u0435u0441u043au043eu0433u043e analysis; obtaining digital images of strokes, tumors using system analysis u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0, u0441u043eu0441u0442u043eu00a0u0449u0435u0439 of u043fu0440u043eu0445u043eu0434u00a0u0449u0435u0433 microscope o light, digital cameras, computer program and image analysis; the analysis of digital images of the tumor with the help of computer programs u0434u0432u0443u0445u0441u043bu043eu0439u043du043eu0439 strokes we like the "neural network".u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du044bu0439 pre trained to distinguish between cancer and u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du0443u044e an adenoma of thyroid, based on the reference image with the u0433u0438u0441u0442u043eu043bu043eu0433u0438u0447u0435u0441u043au0438 strokes creation u043eu0442u043bu0438u0447u0430u044eu0449u0438u0439u0441u00a0 diagnosis, so that the source digital u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0 strokes, tumors are growing under the microscope at 400 times to permit 13881040 u043fu0438u043au0441u0435u043bu0435 third,the range of spatial frequencies of 1 to 128 in relative units, reduce to the size of the u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0 256256 pixels; u043fu0440u043eu0432u043eu0434u00a0u0442 automatic the diagnosis of tumors in the u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0u043c painted strokes through a computer program, including u043fu0440u0435u0434u043eu0431u0440u0430u0431u043eu0442u0447u0438u043a,automatically on the basis of the analysis of u0432u044bu0434u0435u043bu00a0u044eu0449u0438u0439 fourier transform source image the most significant sign of them in the range of spatial frequencies of 96 to 128 u0443u0441u043bu043eu0432u043d s units, u043fu043eu0437u0432u043eu043bu00a0u044eu0449u0438u0435 share these u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0 two classthe u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu0439 u0430u0434u0435u043du043eu043cu0435 or u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu043cu0443 cancer; with the help of a computer program to each reference image in accordance u0441u0442u0430u0432u00a0u0442 training sample u0432u0435u0442u0441u0442u0432u0438u0435 neuron first u0441u043bu043eu00a0; space converted images of neurons first u0441u043bu043eu00a0 value e u0440u0430u0441u0441u0442u043eu00a0u043du0438u0435 from each reference u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0 the training sample to test u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0,the obtained estimates will a positive or a negative sign, depending on the class (type of tumor).which is the reference image; among the first u0441u043bu043eu00a0 neurons in each of the two classes u0432u044bu00a0u0432u043bu00a0u044eu0442 several winners of the minimum u044du0432u043au043bu0438u0434u043eu0432u0430 u0440u0430u0441u0441u0442u043eu00a0u043du0438u00a0 from the reference u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0 prior to testing, using only the second u0441u043bu043eu00a0 neuron u0441u0443u043cu043cu0438u0440u0443u044eu0442 inverse values with the respective u044du0432u043au043bu0438u0434u043eu0432u044bu0445 u0440u0430u0441u0441u0442u043eu00a0u043du0438u0439, u0432u0437u00a0u0442u044bu0445 that familiar, groups of "winners".and on the basis of u0441u0440u0430u0432u043du0435u043du0438u00a0 amount with a threshold of u043eu043fu0440u0435u0434u0435u043bu00a0u044eu0442 class testing u0438u0437u043eu0431u0440u0430u0436u0435u043du0438u00a0, the u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu0439 u0430u0434u0435u043du043eu043cu0435 or u0444u043eu043bu043bu0438u043au0443u043bu00a0u0440u043du043eu043cu0443 cancer what prominent gland.
机译:癌症和 u0444 u043e u043b u043b u0438 u043a u0443 u043b u0040 u04340 u043d u043e u043e u0433 u043e u0444 u043e u043e u043b u043b u043b u0438 u043a u0443 u043b u00a0 u0440 u043d u043e u0439甲状腺肿瘤,包括甲状腺 u043f u0430 u0446 u0438 u0435 u043d栅栏材料 u0430 u0441 u043f u0438 u0440 u0430 u0446 u0438 u043e u043d u043d u043e u0439 u0442 u043e u043d u043a u043e u043c u043d u043e u043e u043e u043b u044c u043d u043e u0439 lp和 /或 u0441 u043e u0441 u043a u043e u0431 u0430带有切口组织肿瘤的 u0432 u0440 u0435 u043c u00a0远程手术;进行描边,肿瘤着色 u0434 u043b u00a0 u0446 u0438 u0442 u043e u043b u043e u0433 u0438 u0447 u0435 u0441 u043a u043e u043e u0433 u043e分析使用系统分析 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0, u0441 u043e u0441 u0441 u0442 u0442 u043e u00a0 u0449 u0435 u043f u0440 u043e u0445 u043e u0434 u00a0 u0449 u0435 u0433显微镜的u0439光源,数码相机,计算机程序和图像分析;借助计算机程序 u0434 u0432 u0443 u0445 u0441 u043b u043e u0439 u043d u043e u0439中风对肿瘤的数字图像进行分析,我们喜欢“神经网络”。 u0444 u043e u043b u043b u0438 u043a u0443 u043b u00a0 u0440 u043d u044b u0439已经过训练,可以区分癌症和 u0444 u043e u043b u043b u0438 u043a u043a u0443 u043b u00a0 u0440 u043d u0443 u044e甲状腺腺瘤,基于带有 u0433 u0438 u0441 u0442 u043e u043b u043e u0433 u0433 u0438 u0447 u0435 u0441 u0431 u043a u0438 u0442 u043b u0438 u0447 u0430 u044e u0449 u0438 u0439 u0441 u00a0诊断,以便源数字 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0中风后,肿瘤在显微镜下生长400倍,从而允许13881040 u043f u0438 u043a u0441 u0435 u043b u0435第三,相对单位的空间频率范围为1到128,减小到 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u 043d u0438 u00a0 256256像素; u043f u0440 u043e u0432 u043e u0434 u00a0 u0442自动诊断 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u043d u0438 u00a0 u043c中的笔画一个计算机程序,包括 u043f u0440 u0435 u0434 u043e u0431 u0440 u0430 u0431 u043e u0442 u0447 u0438 u043a,自动基于对 u0432 u044b u0434 u0435的分析 u043b u00a0 u044e u0449 u0438 u0439傅立叶变换源图像在96至128的空间频率范围内,它们的最高有效符号 u0443 u0441 u043b u043e u0432 u043d s单位, u043f u043e u0437 u0432 u043e u043b u00a0 u044e u0449 u0438 u0435共享这些 u0438 u0437 u043e u0431 u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u043d u0438 u00a0两个类是 u0444 u043 u043b u043b u0438 u043a u0443 u043b u00a0 u0440 u043d u043d u043e u0439 u0430 u0434 u0435 u043d u043d u043e u043c u0435或 u0444 u043e u043b u043b u0434 u043b u00a0 u0440 u043d u043e u043c u0443癌症;借助计算机程序根据 u0441 u0442 u0430 u0432 u00a0 u0442训练样本 u0432 u0435 u0442 u0441 u0442 u0432 u0438 u0435神经元优先 u0441 u043b u043e u00a0;对每个参考 u0438 u0437 u043d u0434 u0435的神经元第一个 u0441 u043b u043e u00a0值进行空间转换的图像 u0440 u0430 u0441 u0441 u0442 u043e u00a0 u043d u0431 u0435 u0430 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0测试样本以测试 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u043d u0438 u00a0,获得的估计值将为正或负号,取决于类别(肿瘤类型)。这是参考图像;在两个类别的每一个类别的第一个 u0441 u043b u043e u00a0神经元中, u043d u044b u00a0 u0432 u043b u00a0 u044e u0442 u044d u0432 u043a u043a u043b u0438 u0434 u043e u0432 u0430 u0440 u0430 u0441 u0441 u0442 u043e u00a0 u043d u0438 u00a0来自引用 u0438 u0437 u043e u0431 u04340 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u00a0在测试之前,仅使用第二个 u0441 u043b u043e u00a0神经元 u0441 u0443 u043c u043c u0438 u0440 u0443 u044e u0442反向值和相应的 u044d u0432 u043a u043b u0438 u0434 u043e u0432 u044b u0445 u0440 u0430 u0441 u0441 u0442 u043e u00a0 u043d u043d u0438 u0439, u0432 u0437 u00a0 u00a0 u0442 u044b u0445 “优胜者”。并基于 u0431 u0440 u0430 u0432 u043d u0435 u043d u0438 u00a0金额的阈值 u043e u043f u0440 u0435 u0434 u0435 u0435 u043b u00a0 u044e u0442类测试 u0438 u0437 u043e u0431 u0440 u0430 u0436 u0435 u043d u0438 u00a0, u0444 u043e u043b u043b u0438 u04 3a u0443 u043b u00a0 u0440 u043d u043e u0439 u0430 u0434 u0435 u043d u043e u043c u0435或 u0444 u043e u043b u043b u043b u0438 u043a u0443 u043b u00a40 u043d u043e u043c u0443癌症是什么突出的腺体。

相似文献

  • 专利
  • 外文文献
  • 中文文献
获取专利

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号