用于甲状腺超声检测培训方法、系统、设备及存储介质

本发明涉及图像处理，尤其涉及一种用于甲状腺超声检测培训方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、当前，用于甲状腺超声诊断培训的智能化系统侧重于超声成像模拟仿真。目前，基于甲状腺超声诊断培训开发了一套超声模拟培训系统，该系统对超声模拟算法进行了研究优化与实现，并基于超声模拟算法与unity 3d搭建了超声模拟培训系统。提出通过计算机仿真及虚拟现实的方法实现医学超声领域的培训功能，而且是对整个人体各个器官、组织的超声检测过程进行计算机仿真。主要实现了人体各器官在病变情况下三维声阻模型的建立。该技术通过对人体器官超声特征的数学建模和软件设计，达到对医学超声成像过程的仿真。用鼠标操作计算机屏幕上的虚拟人体，即能产生帧频与真实医学超声图像相当的虚拟超声记录图。

2、上述技术所搭建的超声培训系统主要侧重于超声成像的仿真及培训，所搭建的培训系统主要用于病灶的诊训培训。该方案开发了面向一个冠心病医师培训系统，系统以典型的、真实的临床病例为基础，利用计算机技术模拟医师在临床实践中对疾病的诊断、治疗过程，可训练医师对冠心病病因、易感因素、临床表现、诊断依据、诊断治疗原则的熟悉和反复巩固，并通过病史采集、体格检查、辅助检查、实验室诊断、诊断、治疗等一系列诊疗过程中，找到线索，最终获得正确的诊治，从而提高医师的临床思维能力和医疗的准确性。而该方案面向的是冠心病的诊断培训，由于不同病症间的领域知识不同、影像数据不同、诊断方法不同以及培训重点不同，针对冠心病医师培训系统的构建方法难以直接应用于甲状腺超声诊断系统的搭建。

3、根据上述方案，可以总结出原有技术方案的一些缺陷和局限性：

4、1、侧重于超声模拟成像仿真：原有技术方案主要侧重于超声模拟成像的仿真，而没有充分考虑医生在实际临床中的“诊断”需求。这意味着医生在培训中可能会缺乏对实际病灶诊断的准备和经验。

5、2、通用性不足：虽然提到了对整个人体各个器官、组织的超声检测过程进行计算机仿真，但并没有专门针对甲状腺超声诊断进行培训。这导致培训系统的通用性不足，无法满足特定领域的医生培训需求。

6、3、缺乏诊断能力提升：原有技术中，虽然提到了培训过程，但未明确提及如何提高医生的诊断水平。提到了提高医师的临床思维能力，但没有明确说明如何帮助医生提高超声诊断的技能和准确性。

7、因此，原有技术的主要缺陷在于它们未充分满足甲状腺超声诊断的特定培训需求，侧重于模拟成像而不是诊断能力的提升，以及通用性和专业性方面存在不足。

技术实现思路

1、本发明的主要目的在于提供一种用于甲状腺超声检测培训方法、系统、设备及存储介质，旨在解决使用者对应检测精度培训问题。

2、为实现上述目的，本发明提供一种用于甲状腺超声检测培训方法，所述用于甲状腺超声检测培训方法包括以下步骤：

3、根据用户学习历史和偏好建立病症问题模型；

4、基于病症问题模型中的文本获取病症类型特征；

5、将病症类型特征输入偏好预测模型中，以输出结果确定题目符合用户偏好；

6、将符合用户的题目纳入学习列表中供用户学习，当用户学习后，对学习结果进行批阅并且输出学习结果。

7、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，所述对学习结果进行批阅并且输出学习结果，包括：

8、通过数据库读取甲状腺超声图像，将甲状腺超声图像载入甲状腺超声智能诊断模型中，得到病症位置；

9、根据超声图像中的病症特点在甲状腺结节的边界清晰度、形态规则度、回声、钙化以及血流5个指标上进行超声特征预测，并将各个指标的具体信息显示在诊断模块界面的超声特征预测区域。

10、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，甲状腺结节采用tirads分级衡量病变程度，主要分为：0级至6级。

11、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，所述将甲状腺超声图像载入甲状腺超声智能诊断模型中，得到病症位置，包括：

12、加载诊断模型权重，其中，每个分支对应一个特征；

13、输入待评估的甲状腺超声图像到itanet网络中，itanet的每个分支分别输出5种超声特征的预测值以及tirads分级的概率分布。

14、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，还包括对甲状腺超声智能诊断模型进行训练，所述训练步骤包括：

15、使用带有tirads分级标签的甲状腺超声图像作为训练数据，并且将训练数据输入itanet网络；

16、选择加权交叉熵损失函数，以度量itanet网络的每个分支的预测与真实tirads分级之间的误差；

17、使用adamomentum优化器来更新网络的权重，在多个周期的迭代中，不断优化itanet网络权重，直到itanet网络的性能收敛到满意水平。

18、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，所述加权交叉熵损失函数公式如下：

19、

20、其中：

21、l(y,y)指计算真实标签y和预测概率y的损失值，n是样本数量，c是类别的总数，yi,c是一个指示器，对于样本i，属于实际类别则为1，否则为0，yi,c是模型预测样本i属于类别c的概率，wc是类别c的权重。

22、在本技术提供的用于甲状腺超声检测培训方法中，所述甲状腺超声图像包括1-5幅。

23、一种用于甲状腺超声检测培训系统，所述用于甲状腺超声检测培训系统包括：培训交互层，算法处理层，数据存储层；

24、培训交互层用于系统数据的输入端和结果数据的展示端，接收用户所填写的数据信息并展示用户所需要的信息；

25、算法处理层用于直接计算或处理用户输入的数据，并且区分所有数据分类进行存储。

26、数据存储层用于创建一个关系型数据库。

27、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种用于甲状腺超声检测培训设备，所述用于甲状腺超声检测培训设备包括处理器、存储器、以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的用于甲状腺超声检测培训程序，其中所述用于甲状腺超声检测培训程序被所述处理器执行时，实现如上述的用于甲状腺超声检测培训方法的步骤。

28、此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有用于甲状腺超声检测培训程序，其中所述用于甲状腺超声检测培训程序被处理器执行时，实现如上述的用于甲状腺超声检测培训方法的步骤。

29、本发明提供一种用于甲状腺超声检测培训方法，所述方法根据用户学习历史和偏好建立病症问题模型；基于病症问题模型中的文本获取病症类型特征；将病症类型特征输入偏好预测模型中，以输出结果确定题目符合用户偏好；将符合用户的题目纳入学习列表中供用户学习，当用户学习后，对学习结果进行批阅并且输出学习结果。通过上述方式，提高医学学习者的诊断准确性。通过深度学习和智能辅助诊断功能，系统能够帮助医学学习者更准确地识别和诊断甲状腺结节，从而提高临床实践中的诊断准确性。个性化学习体验。培训案例个性化推荐功能使医学学习者能够根据自己的学习需求和兴趣选择学习材料，提高学习的效率和动力。节省时间和资源。通过诊断结果自动批阅，系统能够自动化诊断报告的分析，减少了教育机构和医学导师的工作负担，节省了时间和资源。医学教育改进。本发明的系统为医学教育提供了一种创新的工具，促进了医学学习者的自主学习和专业发展，有助于提高医学教育的质量。实时反馈和改进。通过自动批阅和智能辅助诊断，系统提供了实时反馈，帮助学习者识别和改进其诊断技能，从而不断提升水平。医疗领域知识更新。系统的持续更新机制确保了医学学习者始终接触到最新的医疗领域知识和技术，有助于保持医疗领域的竞争力。提高医学教育的普及性。通过在线学习平台，医学学习者可以随时随地访问系统，无需地理位置限制，提高了医学教育的普及性和可访问性。