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龙图腾网获悉河北医科大学第二医院;燕山大学申请的专利融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117611895B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311578114.X，技术领域涉及：G16H50/20；该发明授权融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法是由王影;赵鹏新;陈华;刘崇;成小石;蒋臣君设计研发完成，并于2023-11-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法，包括如下步骤：S1、建立甲状腺结节超声图像数据库，获取原始甲状腺结节超声图像具体分级类别；S2、对原始甲状腺结节超声图像进行人工伪影的去除；S3、获取甲状腺结节超声图像的感兴趣区域；S4、对TI‑RADS中提到的形状、边界、纵横比、回声、钙化特征进行量化；S5、训练引入自注意力机制的ShuffleNet网络，通过输出层提取出图像的整体特征；S6、将医学先验知识和深度特征融合得到最终的特征向量；S7、将最后得到的特征向量送入XGBoost分类器实现甲状腺结节超声图像的分级。本发明解决了甲状腺结节因缺乏量化指标而造成的分级困难问题。

本发明授权融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法在权利要求书中公布了：1.一种融合医学先验知识的甲状腺结节超声图像辅助诊断方法，其特征在于：包括如下步骤： 步骤S1、建立甲状腺结节超声图像数据库，获取原始甲状腺结节超声图像具体甲状腺结节分级类别； 步骤S2、图像预处理：对原始甲状腺结节超声图像进行人工伪影的去除，并进行数据增强； 步骤S3、感兴趣区域提取：利用U-net网络良好的分割性能，获取甲状腺结节超声图像的感兴趣区域； 步骤S4、医学先验知识的量化：对TI-RADS中提到的形状、边界、纵横比、回声、钙化特征进行量化； 步骤S5、深度特征的提取：训练引入自注意力机制的ShuffleNet网络，使深层次的网络感受野增加，图像信息经过压缩，通过输出层提取出图像的整体特征； 深度特征的提取具体步骤如下： 步骤S51、搭建基础ShuffleNet_V2模型，加载在ImageNet上预训练好的权重； 步骤S52、引入自注意力机制；在ShuffleNet_V2模型每个倒残差模块之后加入多头自注意力机制，自注意力层计算特征与特征之间的相似性来获取图像更丰富的信息，并确保特征信息丢失达到最少； 步骤S53、选用Dropout正则化方法防止过拟合，并从最后的全局池化层中提取出送入全连接层前的特征；步骤S6、特征融合：将医学先验知识和深度特征融合得到最终的特征向量； 步骤S7、分类：将最后得到的特征向量送入XGBoost分类器实现甲状腺结节超声图像的分级。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人河北医科大学第二医院;燕山大学，其通讯地址为：050000 河北省石家庄市和平西路215号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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