摘要
一种甲状腺超声图像诊断报告自动生成方法,它涉及一种诊断报告自动生成方法。本发明为了解决当前甲状腺超声图像诊断报告中存在的人工分析耗时、费力,以及依赖医生专业技能的问题。本发明的步骤包括步骤1、对ResNet‑50网络进行改进,对已分割好的甲状腺超声图像进行特征提取,该网络包括对甲状腺大小、形状特征以及甲状腺结节特征的特定识别模块;步骤2、应用Transformer架构进行图像的语义映射和描述,通过自注意力机制捕捉图像的全局语义信息,生成紧凑的特征向量;步骤3、基于ChatGLM3‑6B预训练模型,结合P‑Tuning V2微调方法,使用标注的甲状腺超声诊断报告数据进行训练,构建超声报告生成模型。本发明属于超声医学图像处理技术领域。
技术关键词
甲状腺超声图像
报告自动生成方法
特征提取模型
超声医学图像处理
微调方法
超声诊断
甲状腺超声报告
注意力机制
编码器
语义
文本
前馈神经网络
识别模块
生成报告
输出特征
数据