超声甲状腺癌影像辅助诊断系统能提供辅助意见的自动癌症识别系统，帮助及早发现癌症，增加成功、及时治疗的机会，利用先进的深度学习神经网络结构，从二维超声图像中识别病变状态，其准确度可达到甚至超过有经验的超声医生，在训练深度学习神经网络模型的时候，选取了医院常用的各种型号的超声机采集的图像，保证训练模型在临床实践中有更好和更广泛的适用性，为不同器官（如甲状腺、乳腺、肝、卵巢和膀胱）的肿瘤分类开发一个通用的深度学习神经网络结构，有望建立更可靠的基于机器的诊断模型，并易于技术维护和支持，采用计算机视觉领域的最新技术，使用深度学习神经网络检测主要肿瘤特征，以协助医生对肿瘤特征的描述，并为医生的最终诊断决策提供支持。

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　　【产品特点】

　　1、能提供辅助意见的自动癌症识别系统，帮助及早发现癌症，增加成功、及时治疗的机会。

　　2、利用先进的深度学习神经网络结构，从二维超声图像中识别病变状态，其准确度可达到甚至超过有经验的超声医生。

　　3、在训练深度学习神经网络模型的时候，选取了医院常用的各种型号的超声机采集的图像，保证训练模型在临床实践中有更好和更广泛的适用性。

　　4、为不同器官（如甲状腺、乳腺、肝、卵巢和膀胱）的肿瘤分类开发一个通用的深度学习神经网络结构，有望建立更可靠的基于机器的诊断模型，并易于技术维护和支持。

　　5、采用计算机视觉领域的最新技术，使用深度学习神经网络检测主要肿瘤特征，以协助医生对肿瘤特征的描述，并为医生的最终诊断决策提供支持。
 

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