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您所在的位置: 需求库 技术需求 超声造影影像中的甲状腺结节自动检出及良恶性判断

超声造影影像中的甲状腺结节自动检出及良恶性判断

发布时间: 2021-12-15
来源: 试点城市（园区）
截止日期:2023-12-31

价格 双方协商

地区： 天津市 市辖区 南开区

需求方： 天津***平台

行业领域

生物产业,制造业

需求背景

通过分析甲状腺结节的超声造影影像，设计一套完整的基于深度学习模型的，结节自动检出及良恶性判断的系统。首先，应获取一批具有病理信息标注的超声造影成像的甲状腺结节影像，参赛人员需搭建模型并设计策略，实现对于单一超声影像中的甲状腺结节的bounding box进行自动的检出，评价标准应为与金标准bounding box的平均重合率（DICE），其次对于检出的甲状腺结节，改模型或解决方案应能够自动判别良恶性（二分类），并通过最终病理活检结果相对比，判断其预测病灶良恶性的能力。



需解决的主要技术难题

通过分析甲状腺结节的超声造影影像，设计一套完整的基于深度学习模型的，结节自动检出及良恶性判断的系统。首先，应获取一批具有病理信息标注的超声造影成像的甲状腺结节影像，参赛人员需搭建模型并设计策略，实现对于单一超声影像中的甲状腺结节的bounding box进行自动的检出，评价标准应为与金标准bounding box的平均重合率（DICE），其次对于检出的甲状腺结节，改模型或解决方案应能够自动判别良恶性（二分类），并通过最终病理活检结果相对比，判断其预测病灶良恶性的能力。



期望实现的主要技术目标

通过分析甲状腺结节的超声造影影像，设计一套完整的基于深度学习模型的，结节自动检出及良恶性判断的系统。首先，应获取一批具有病理信息标注的超声造影成像的甲状腺结节影像，参赛人员需搭建模型并设计策略，实现对于单一超声影像中的甲状腺结节的bounding box进行自动的检出，评价标准应为与金标准bounding box的平均重合率（DICE），其次对于检出的甲状腺结节，改模型或解决方案应能够自动判别良恶性（二分类），并通过最终病理活检结果相对比，判断其预测病灶良恶性的能力。



处理进度

  1. 提交需求
    2021-12-15 11:29:28
  2. 确认需求
    2021-12-15 11:30:34
  3. 需求服务
    2021-12-15 11:30:34
  4. 需求签约
  5. 需求完成
服务方

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