一种甲状腺结节超声检查系统及方法

本发明公开了一种甲状腺结节超声检查系统及方法，该甲状腺结节超声检查系统通过自动化模块(探头、图像处理、智能分析等)与深度学习算法结合，实现结节特征识别、良恶性分类及结构化报告生成。核心创新包括：自适应滤波降噪、CNN多参数分析(生长速度/钙化类型)、分布式数据库支持多设备数据训练，以及三维重建与TI‑RADS分级输出。本发明通过自动化图像处理、深度学习驱动的多参数分析及结构化报告生成，实现了甲状腺结节检查的精准化、标准化与高效化，兼具临床实用性与技术创新性，有望成为甲状腺癌早筛与管理的核心工具。