【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及乳腺癌超声图像分析，更具体地说，本专利技术涉及一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统。
技术介绍
1、随着医疗技术的不断进步，乳腺癌超声图像分析系统在乳腺癌的早期筛查和诊断中扮演着越来越重要的角色，作为医疗影像技术与人工智能的完美结合，该系统对超声图像的管理与分析能力显得尤为重要，无论是病灶检测、形态分析还是良恶性判别，都对超声图像的实时性、清晰度和智能化处理提出了更高要求。
2、现有的乳腺癌超声图像分析系统主要包括：图像采集步骤、图像预处理步骤、特征提取与分类步骤以及人机交互步骤。其中，图像采集步骤能够实时捕捉高质量的乳腺超声图像，确保图像的清晰度和准确性；图像预处理步骤则负责对采集到的图像进行去噪、增强等处理，以提高图像质量；特征提取与分类步骤通过深度学习、图像处理技术等手段，对预处理后的图像进行精细分析，提取病灶特征并进行良恶性判别；人机交互步骤则为用户提供直观、便捷的诊断结果查询、报告生成和预警通知功能。
3、然而，在当前的乳腺癌超声图像分析系统中，图像采集往往局限于病灶的基本形态和边界，...
【技术保护点】
1.一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述诊断数据分析单元包括肿瘤形态边界特征数据分析节点、内部回声数据分析节点以及血流信号数据分析节点；所述超声数据分析单元包括成像数据分析节点和造影数据分析节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述肿瘤形态边界特征数据包括纵横径比值Ar、毛刺征出现率Mo以及边界清晰度值Bc；所述内部回声数据包括灰度标准差Gd、钙化灶数量Cn以及后方回声衰减程度Ad；所述血流...
【技术特征摘要】
1.一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述诊断数据分析单元包括肿瘤形态边界特征数据分析节点、内部回声数据分析节点以及血流信号数据分析节点；所述超声数据分析单元包括成像数据分析节点和造影数据分析节点。
3.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述肿瘤形态边界特征数据包括纵横径比值ar、毛刺征出现率mo以及边界清晰度值bc；所述内部回声数据包括灰度标准差gd、钙化灶数量cn以及后方回声衰减程度ad；所述血流信号数据包括收缩期峰值流速sv和血流分级tm。
4.根据权利要求1所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述成像数据包括空间分辨率sr、剪切波速度sw以及弹性模量最大值em；所述造影数据包括达峰时间pt、曲线下面积ac以及增强强度比er。
5.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述肿瘤形态边界特征数据分析节点用于建立肿瘤形态边界特征数据计算模型，将乳腺癌超声图像数据采集模块传输的肿瘤形态边界特征数据导入肿瘤形态边界特征数据计算模型中，得到肿瘤形态特征值；所述肿瘤形态边界特征数据计算模型具体表示为：
6.根据权利要求2所述的一种基于人工智能的乳腺癌超声图像分析系统，其特征在于：所述内部回声数据分析节点用于建立内部回声数据计算模型，将乳...
【专利技术属性】
技术研发人员：张志峰，魏晶，王星，马忠平，苏召维，任威，
申请(专利权)人：沈阳思陌网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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