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基于层次深度学习的超声甲状腺结节自动分割及分类方法研究
【摘 要】
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甲状腺癌的患病比例近年来不断上升,作为一种高发的内分泌系统疾病,已经成为危害人类健康的十大癌症之一,尽早诊断识别出甲状腺结节的性质有助于后续治疗的推进。超声检查以其安全、无创、诊断率高等优势成为甲状腺癌临床检测的首选方法。通过计算机进行甲状腺超声图片的辅助诊断也有助于突破人工经验限制,帮助医生更好的进行病变分析。然而,由于超声图像成像质量较低,且散斑噪声严重,加上结节的超声表现复杂多样性,使甲状腺
【出 处】
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哈尔滨理工大学
【发表日期】
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2021年09期
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