应用基于彩色多普勒超声的深度学习方法对子宫肿瘤分类及早期诊断的研究

通过开发具备人工智能的计算机辅助诊断系统，综合子宫肿瘤的超声图像信息进行智能诊断，弥补人工诊断的“主观性”的缺陷，提高诊断效率的同时提升精准且无创性诊断水平。最终实现子宫肿瘤的精确分类，从而指导良性子宫肿瘤患者进行相关治疗方案的选择，同时提高恶性子宫肿瘤的早期诊断率。