CN113951930A - 一种三维颈部超声自动扫查与评估系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种三维颈部超声自动扫查与评估系统及方法，其中涉及的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，包括：超声扫查模块，用于获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；超声成像模块，与所述超声扫查模块连接，用于基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；图像分析模块，与所述超声成像模块连接，用于对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；图像传输模块，与所述图像分析模块连接，用于将得到的分析结果传输至云平台。本发明可以提高临床甲状腺和颈部血管筛查效率，辅助医生快速诊断甲状腺肿瘤的良恶性，颈动脉斑块内血管壁的厚度、斑块类型、斑块部位、管腔狭窄程度等，从而预测卒中风险。
Description
技术领域
本发明涉及医用超声技术领域，尤其涉及一种三维颈部超声自动扫查与评估系统及方法。
背景技术
颈部超声扫查主要包括甲状腺和颈部血管的扫查。临床医生通过甲状腺超声检查能够对甲状腺的状态作出初步的判断。甲状腺超声检查能够准确的检查出甲状腺的大小、体积、甲状腺中的血流状态等。通过甲状腺超声的这些指标，医生可以对甲状腺肿瘤作出良恶性的定性诊断或者是半定量诊断。通过颈部血管超声检查，医生可以评估颈部血管解剖结构和血流动力学信息、颈部动脉狭窄或闭塞性病变和对颈动脉狭窄介入治疗前后进行评估。
目前甲状腺和颈动脉的超声扫查技术主要通过临床医生手动贴合超声探头在人体颈部进行扫查，从而获得甲状腺和颈动脉的超声图像，而通过这种方式医生需要经过多次移动探头才能观察到完整的甲状腺组织和颈部血管结构。这种手动扫查方式极大地依赖于超声医生的经验，手法差异性较大，无法做到标准化扫查，得到客观的评估结论，容易导致漏诊或者误诊。同时，由于医生需要扫描的图像切面较多且复杂，扫查诊断耗时较长，导致检查效率低，无法满足甲状腺和颈部血管临床筛查的需求。
如公开号为CN111166387A的专利提供了一种甲状腺的超声成像方法，包括：在驱动超声换能器与扫查对象的甲状腺对应的颈部体表贴合时，获取所述超声换能器采集的初始超声图像；基于所述初始超声图像规划所述超声换能器的扫查轨迹；驱动所述超声换能器沿所述扫查轨迹以预设压力扫查，获取若干二维超声图像；基于所述若干二维超声图像得到所述甲状腺的三维超声图像。上述专利虽然能够实现甲状腺三维超声成像的自动扫查，扫查效率高且成像质量高，但是上述专利仍然存在以下不足：
1.采用超声换能器大小固定，无法适合颈部粗细不同的病人，而且不能很好贴合病人的颈部。
2.只对甲状腺进行扫查，而无法同时扫描颈部血管结构，从而判断颈动脉的病变。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供一种三维颈部超声自动扫查与评估系统及方法，可以提高临床甲状腺和颈部血管筛查效率，辅助医生快速诊断甲状腺肿瘤的良恶性，颈动脉斑块内血管壁的厚度、斑块类型、斑块部位、管腔狭窄程度等，从而预测卒中风险。
为了实现以上目的，本发明采用以下技术方案：
一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，包括：
超声扫查模块，用于获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
超声成像模块，与所述超声扫查模块连接，用于基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
图像分析模块，与所述超声成像模块连接，用于对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
图像传输模块，与所述图像分析模块连接，用于将得到的分析结果传输至云平台。
进一步的，还包括图像融合模块，与图像分析模块连接，用于将甲状腺或颈部血管的分析结果与磁共振MRI图像或者CT图像进行多模态图像融合，得到甲状腺肿瘤消融结果。
进一步的，所述超声扫查模块包括纵向电动滑杆、横向电动滑杆、探头环滑动机构、探头环以及超声探头；
纵向电动滑杆安装于机架上，用于控制超声探头纵向的移动；
横向电动滑杆安装于纵向电动滑杆上，用于控制超声探头横向的移动；
探头环滑动机构安装于横向电动滑杆上，用于控制超声探头的旋转运动；
探头环安装于探头环滑动机构上，用于带动超声探头运动；
超声探头安装于探头环内，用于获取甲状腺或颈部血管的图像信息。
进一步的，所述超声探头的数量为3个，其中每个超声探头间隔90度安装于探头环内，每个超声探头上方还安装有压力传感器和耦合剂囊。
进一步的，所述超声扫查模块还包括第一步进电机、第二步进电机，第一步进电机设置于纵向电动滑杆的一侧，第二步进电机设置于横向电动滑杆的一侧。
进一步的，所述超声成像模块包括：
第一处理模块，用于将图像信息相对应的信号通过希尔伯特变换进行检波解调，将进行检测解调后的信号进行低通滤波和重采样处理；
第二处理模块，用于将处理后的信号进行对数压缩、数字增益补偿和动态范围调节处理；
第三处理模块，用于对图像进行斑点噪声抑制、边缘增强处理；
三维图像重建模块，用于对处理后的图像进行三维重建和渲染，得到甲状腺、颈部血管的冠状位、矢状位和横截面图像。
进一步的，所述图像分析模块包括：
甲状腺图像分析模块，用于采用基于超声图像的纹理特征分析算法对甲状腺图像进行分析，得到甲状腺肿瘤的良性或恶性结果。
颈部血管图像分析模块，用于采用模糊C均值聚类算法判断颈部血管中颈动脉内中膜边界，并根据颈动脉内中膜边界计算得到颈动脉内中膜的厚度。
进一步的，所述基于超声图像的纹理特征包括基于灰度共生矩阵的特征、基于灰度直方图的特征。
进一步的，所述基于灰度共生矩阵的特征包括角二阶矩、对比度、方差、相关、反差分矩和熵；基于灰度直方图的特征包括均值、方差、扭曲度、峰度、能量和熵。
相应的，还提供一种三维颈部超声自动扫查与评估方法，包括：
S1.获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
S2.基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
S3.对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
S4.将得到的分析结果传输至云平台。
与现有技术相比，本发明具有以下有益效果：
1.本发明可以适合不同类型的病人，通过三个独立的超声探头全方位扫查病人甲状腺和颈动脉前部耦合剂填充囊，很好地贴合病人的颈部，同时提高成像质量。
2.本发明可以同时进行甲状腺和颈部血管的扫查，实时重建三维图像，提供标准化和个性化的扫查方案，提高临床甲状腺肿瘤和颈部血管狭窄的筛查效率，辅助医生快速诊断，提高诊断客观性和诊断效率。
3.本发明通过人工智能学习分类算法，辅助医生判断甲状腺肿瘤良恶性和颈部血管狭窄程度，提高诊断准确性。
4.本发明图像可以通过5G网络实时传输实现远程诊断、远程质控和远程指导，从图像扫描到图像诊断均可以实现标准化扫查和诊断，提高诊断客观性、准确性和效率。
附图说明
图1是实施例一提供的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统结构图；
图2是实施例一提供的超声扫查模块结构示意图；
图3是实施例一提供的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统扫查示意图；
图4是实施例一提供的耦合剂囊的示意图。
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
本发明的目的是针对现有技术的缺陷，提供了一种三维颈部超声自动扫查与评估系统及方法。
实施例一
本实施例提供一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，如图1所示，包括：
超声扫查模块11，用于获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
超声成像模块12，与超声扫查模块11连接，用于基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
图像分析模块13，与超声成像模块12连接，用于对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
图像传输模块14，与图像分析模块13连接，用于将得到的分析结果传输至云平台。
本实施例的目的是为了解决颈部超声扫查中的手动操作带来的准确性和客观性差异，满足不同情况的病人类型，做到标准化和个性化扫查。同时，提高临床甲状腺和颈部血管筛查效率，辅助医生快速诊断甲状腺肿瘤的良恶性，颈动脉斑块内血管壁的厚度、斑块类型、斑块部位、管腔狭窄程度等，从而预测卒中的风险。
在超声扫查模块11中，获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息。
如图2-4所示，超声扫查模块包括纵向电动滑杆107、横向电动滑杆106、探头环滑动机构109、探头环104、超声探头102、第一步进电机105、第二步进电机108、压力传感器103、耦合剂囊101。
纵向电动滑杆107安装于机架上，用于带动横向电动滑杆106的移动进而控制超声探头102纵向的移动；横向电动滑杆106安装于纵向电动滑杆107上，用于带动探头环滑动机构的运动进而控制超声探头102横向的移动；探头环滑动机构109安装于横向电动滑杆106上，用于带动探头环的运动进而控制超声探头102的旋转运动；探头环104安装于探头环滑动机构上，用于带动超声探头102的运动；超声探头102安装于探头环104内，用于获取甲状腺或颈部血管的图像信息；第一步进电机105设置于纵向电动滑杆107的一侧，第二步进电机108设置于横向电动滑杆106的一侧。
在本实施例中超声探头102的数量为3个，其中每个超声探头间隔90度安装于探头环104内，且每个超声探头上方安装有一个压力传感器103和一个耦合剂囊101；超声扫查模块在对甲状腺和颈部血管进行检查的过程中，通过与皮肤接触的压力传感器，可以动态调整耦合剂囊的输出量，并且可以对超声探头位置进行高低自由度的调整，耦合剂囊通过安装在其后的第三步进电机110驱动螺杆旋转带动压缩片，对耦合剂囊空间进行压缩，实现了耦合剂量的自动调整，使得成像质量得到大大提升。其中，耦合剂囊中不仅可以注入超声耦合剂，还可以注入水、石蜡油等液体。
由于甲状腺和颈部血管扫描要求不同，因此超声扫查模块包括甲状腺扫描模块和颈部血管扫描模块，甲状腺扫描模块用于实现甲状腺的扫描，颈部血管扫描模块用于实现颈部血管的扫描。
本实施例中第一步进电机、第二步进电机设置的前进速度、发射频率、接收频率、扫描线密度、扫描深度、检波解调频率和滤波器参数均不相同，通过两个独立的甲状腺扫描模块和颈部血管扫描模块分别对甲状腺扫描模式和颈部血管扫描模式进行配置。
在超声成像模块12中，基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像，具体包括：
第一处理模块，用于对信号进行并行波束合成处理，将信号通过希尔伯特变换进行检波解调，将组织信号解调到基频，并将进行检测解调后的信号进行低通滤波和重采样处理；
第二处理模块，用于将处理后的信号进行对数压缩、数字增益补偿和动态范围调节处理，将组织信号最大化拉伸到可视范围内；
第三处理模块，用于对图像进行斑点噪声抑制、边缘增强处理，显示器输出二维超声扫描图像；
三维图像重建模块，用于对处理后的图像进行三维重建和渲染，三维扫描数据通过拉格朗日插值可以分别显示甲状腺、颈部血管的冠状位、矢状位和横截面图像。同时，根据用户设定的组织层厚可以显示组织的三维断层图像，从而更加清晰的分层显示甲状腺肿瘤的特征和颈动脉粥样硬化斑块的结构。
在图像分析模块13中，对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；具体包括甲状腺图像分析模块、颈部血管图像分析模块。
甲状腺图像分析模块，用于采用基于超声图像的纹理特征分析算法对甲状腺图像进行分析，得到甲状腺肿瘤的良性或恶性结果。
超声图像的纹理特征采用基于灰度共生矩阵的特征以及基于灰度直方图的特征，其中灰度共生矩阵的特征包括角二阶矩、对比度、方差、相关、反差分矩和熵；灰度直方图的特征包括均值、方差、扭曲度、峰度、能量和熵。
超声图像的纹理特征分析算法通过训练将多个决策树弱分类器，组合成强分类器。每次迭代的过程中，前一个弱分类器分错的样本的权值会得到加强，权值更新后的样本再次被用来训练下一个新的弱分类器。在每轮训练中，用总体训练新的弱分类器，产生新的样本权值和该弱分类器的话语权，一直迭代直到达到预定的错误率或达到指定的最大迭代次数。人工智能分析算法按照良恶性将甲状腺肿瘤分为：可能良性和可能恶性两种情况，以辅助医生的诊断。
颈部血管图像分析模块，用于采用模糊C均值(Fuzzy C-means，FCM)聚类算法判断颈部血管中颈动脉内中膜边界，并根据颈动脉内中膜边界计算得到颈动脉内中膜的厚度(IMT)，从而实现IMT的自动测量。
设定聚类类别数(如ClutterNum＝3)，每次迭代更新信号点的隶属度矩阵和聚类中心，计算模糊聚类的代价函数，当代价函数相邻两次迭代的变化量小于eps(如eps＝10-6)时，则终止迭代。
根据聚类结果自动描迹颈动脉内中膜边界，计算上下边界之间的距离即为内中膜的厚度。内中膜厚度的自动测量结果辅助医生判断颈动脉狭窄程度，从而预测卒中发生的风险以及决定是否需要临床干预。
在图像传输模块14中，将得到的分析结果传输至云平台。
图像传输模块通过5G网络进行超声图像的传输，完成远程咨询、诊治、教学、学术研究和信息交流，可以帮助基层医生实时远程会诊进行病例的辅助诊断，指导病人转诊处理，远程进行危急重症处理和远程质控。
在本实施例中，还包括图像融合模块，与图像分析模块连接，用于将甲状腺或颈部血管的分析结果与磁共振MRI图像或者CT图像进行多模态图像融合，得到甲状腺肿瘤消融结果。
本实施例具有以下有益效果：
1.通过三个独立的超声探头全方位扫查病人甲状腺和颈动脉前部，通过自动介质填充囊，可以很好地贴合病人的颈部，适合颈部条件不同的病人，提高成像质量。
2.同时进行甲状腺和颈部血管的扫查，实时重建三维图像，提供标准化和个性化的扫查方案，提高临床甲状腺肿瘤和颈部血管狭窄的筛查效率，辅助医生快速诊断。
3.通过人工智能学习分类算法，辅助医生判断甲状腺肿瘤良恶性和颈部血管狭窄程度，提高诊断准确性。
4.图像通过5G网络实时传输实现远程诊断、远程质控和远程指导，从图像扫描到图像诊断均可以实现标准化扫查和诊断，提高诊断客观性、准确性和效率。
实施例二
本实施例提供一种三维颈部超声自动扫查与评估方法，包括：
S1.获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
S2.基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
S3.对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
S4.将得到的分析结果传输至云平台。
需要说明的是，本实施例提供的一种三维颈部超声自动扫查与评估方法与实施例一类似，在此不多做赘述。
与现有技术相比，本实施例具有以下有益效果：
1.可以适合不同类型的病人，通过三个独立的超声探头全方位扫查病人甲状腺和颈动脉前部耦合剂填充囊，很好地贴合病人的颈部，同时提高成像质量。
2.可以同时进行甲状腺和颈部血管的扫查，实时重建三维图像，提供标准化和个性化的扫查方案，提高临床甲状腺肿瘤和颈部血管狭窄的筛查效率，辅助医生快速诊断，提高诊断客观性和诊断效率。
3.通过人工智能学习分类算法，辅助医生判断甲状腺肿瘤良恶性和颈部血管狭窄程度，提高诊断准确性。
4.图像可以通过5G网络实时传输实现远程诊断、远程质控和远程指导，从图像扫描到图像诊断均可以实现标准化扫查和诊断，提高诊断客观性、准确性和效率。
注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
Claims (10)
1.一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，包括：
超声扫查模块，用于获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
超声成像模块，与所述超声扫查模块连接，用于基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
图像分析模块，与所述超声成像模块连接，用于对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
图像传输模块，与所述图像分析模块连接，用于将得到的分析结果传输至云平台。
2.根据权利要求1所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，还包括图像融合模块，与图像分析模块连接，用于将甲状腺或颈部血管的分析结果与磁共振MRI图像或者CT图像进行多模态图像融合，得到甲状腺肿瘤消融结果。
3.根据权利要求2所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述超声扫查模块包括纵向电动滑杆、横向电动滑杆、探头环滑动机构、探头环以及超声探头；
纵向电动滑杆安装于机架上，用于控制超声探头纵向的移动；
横向电动滑杆安装于纵向电动滑杆上，用于控制超声探头横向的移动；
探头环滑动机构安装于横向电动滑杆上，用于控制超声探头的旋转运动；
探头环安装于探头环滑动机构上，用于带动超声探头运动；
超声探头安装于探头环内，用于获取甲状腺或颈部血管的图像信息。
4.根据权利要求3所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述超声探头的数量为3个，其中每个超声探头间隔90度安装于探头环内，每个超声探头上方还安装有压力传感器和耦合剂囊。
5.根据权利要求3所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述超声扫查模块还包括第一步进电机、第二步进电机，第一步进电机设置于纵向电动滑杆的一侧，第二步进电机设置于横向电动滑杆的一侧。
6.根据权利要求1所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述超声成像模块包括：
第一处理模块，用于将图像信息相对应的信号通过希尔伯特变换进行检波解调，将进行检测解调后的信号进行低通滤波和重采样处理；
第二处理模块，用于将处理后的信号进行对数压缩、数字增益补偿和动态范围调节处理；
第三处理模块，用于对图像进行斑点噪声抑制、边缘增强处理；
三维图像重建模块，用于对处理后的图像进行三维重建和渲染，得到甲状腺、颈部血管的冠状位、矢状位和横截面图像。
7.根据权利要求1所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述图像分析模块包括：
甲状腺图像分析模块，用于采用基于超声图像的纹理特征分析算法对甲状腺图像进行分析，得到甲状腺肿瘤的良性或恶性结果。
颈部血管图像分析模块，用于采用模糊C均值聚类算法判断颈部血管中颈动脉内中膜边界，并根据颈动脉内中膜边界计算得到颈动脉内中膜的厚度。
8.根据权利要求7所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述基于超声图像的纹理特征包括基于灰度共生矩阵的特征、基于灰度直方图的特征。
9.根据权利要求8所述的一种三维颈部超声自动扫查与评估系统，其特征在于，所述基于灰度共生矩阵的特征包括角二阶矩、对比度、方差、相关、反差分矩和熵；基于灰度直方图的特征包括均值、方差、扭曲度、峰度、能量和熵。
10.一种三维颈部超声自动扫查与评估方法，其特征在于，包括：
S1.获取超声探头扫查的甲状腺或颈部血管的图像信息；
S2.基于获取的图像信息，建立甲状腺或颈部血管的三维图像；
S3.对建立的三维图像进行分析，得到甲状腺或颈部血管的分析结果；
S4.将得到的分析结果传输至云平台。
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Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI802243B (zh) * | 2022-01-22 | 2023-05-11 | 臺北醫學大學 | 超音波影像處理系統及其運作方法 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010094287A (ja) * | 2008-10-16 | 2010-04-30 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波信号処理装置及び超音波信号処理プログラム |
| CN103156647A (zh) * | 2011-12-08 | 2013-06-19 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置、图像处理装置及图像处理方法 |
| CN106570871A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-04-19 | 天津大学 | 模糊c均值颈动脉超声图像内中膜厚度测量方法及系统 |
| CN111166387A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-05-19 | 无锡祥生医疗科技股份有限公司 | 甲状腺的超声成像方法和装置 |
| CN111419282A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-17 | 四川大学华西医院 | 智能涂抹耦合剂的超声血管检测装置 |
| WO2020219705A1 (en) * | 2019-04-23 | 2020-10-29 | Allan Wegner | Semi-rigid acoustic coupling articles for ultrasound diagnostic and treatment applications |
| CN112603369A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-06 | 无锡祥生医疗科技股份有限公司 | 曲面超声成像装置及方法 |
-
2021
- 2021-09-16 CN CN202111086855.7A patent/CN113951930B/zh active Active
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2010094287A (ja) * | 2008-10-16 | 2010-04-30 | Toshiba Corp | 超音波診断装置、超音波信号処理装置及び超音波信号処理プログラム |
| CN103156647A (zh) * | 2011-12-08 | 2013-06-19 | 株式会社东芝 | 超声波诊断装置、图像处理装置及图像处理方法 |
| CN106570871A (zh) * | 2016-11-02 | 2017-04-19 | 天津大学 | 模糊c均值颈动脉超声图像内中膜厚度测量方法及系统 |
| WO2020219705A1 (en) * | 2019-04-23 | 2020-10-29 | Allan Wegner | Semi-rigid acoustic coupling articles for ultrasound diagnostic and treatment applications |
| CN111166387A (zh) * | 2020-01-22 | 2020-05-19 | 无锡祥生医疗科技股份有限公司 | 甲状腺的超声成像方法和装置 |
| CN111419282A (zh) * | 2020-04-07 | 2020-07-17 | 四川大学华西医院 | 智能涂抹耦合剂的超声血管检测装置 |
| CN112603369A (zh) * | 2020-12-29 | 2021-04-06 | 无锡祥生医疗科技股份有限公司 | 曲面超声成像装置及方法 |
Non-Patent Citations (3)
| Title |
|---|
| 张衡;舒政;: "纹理分析在甲状腺结节影像学中的研究进展", 中国医学计算机成像杂志, no. 05 * |
| 张衡等: "纹理分析在甲状腺结节影像学中的研究进展", 人工智能在影像医学的应用, vol. 24, no. 5, pages 434 - 439 * |
| 邓志奇等: "影像学技术在甲状腺疾病诊断与鉴别诊断及介入治疗的应用和进展", 中国现代手术学杂志, vol. 19, no. 2, pages 1551 - 159 * |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| TWI802243B (zh) * | 2022-01-22 | 2023-05-11 | 臺北醫學大學 | 超音波影像處理系統及其運作方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
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