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龙图腾网获悉温岭市医学大数据与人工智能研究院申请的专利一种基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120046031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-06发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411913954.1，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统是由徐栋;冯博健;姚劲草;隋琳;张伟;王杨设计研发完成，并于2024-12-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统在说明书摘要公布了：本发明的基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统，包括数据采集模块、模型构建模块和分类模块。数据采集模块用于采集甲状腺结节的超声射频信号数据，并对超声射频信号进行预处理形成实例集合，以及构建带有标签的数据集。模型构建模块用于构建对甲状腺结节进行特征分类的神经网络模型，并基于数据集对神经网络模型进行训练；神经网络模型包括特征转换层、动态权重生成层、自注意力层和分类概率融合层。分类模块用于基于训练后的神经网络模型，对甲状腺结节进行特征分类。本发明具有直接对原始超声射频信号进行解析，从而有效规避了图像重建引入的信息损耗，能够精准地捕捉并分析超声射频信号中的关键信息，实现对甲状腺结节的高精度分类的优点。

本发明授权一种基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统在权利要求书中公布了：1.一种基于超声射频信号的甲状腺结节分类系统，其特征在于，至少包括： 数据采集模块，用于采集甲状腺结节的超声射频信号数据，并对所述超声射频信号进行预处理形成一一对应的实例集合，以及基于所述实例集合构建带有标签的数据集；所述对所述超声射频信号数据进行预处理形成一一对应的实例集合，具体包括如下步骤： 步骤S201，将采集到的所述超声射频信号数据转换为m×n矩阵数据,其中m为深度区间数量，n为超声射频信号线数量； 步骤S202，通过带通滤波、数字增益、包络检测或对数压缩中的一个或多个组合对所述矩阵数据进行数据增强得到特征矩阵； 步骤S203，从所述特征矩阵中取样形成包含至少一个实例的实例集合，所述实例集合表示为： ； 其中，表示第i个实例； 模型构建模块，用于构建对甲状腺结节进行特征分类的神经网络模型，并基于所述数据集对所述神经网络模型进行训练； 所述神经网络模型至少包括： 特征转换层，用于向所述实例集合中实例进行特征提取，并添加相对应的位置编码形成第一特征向量序列； 动态权重生成层，用于计算所述第一特征向量序列中每个第一特征向量的权重参数，并通过所述权重参数以及与所述权重参数对应的第一特征向量计算第二特征向量，得到第二特征向量序列； 自注意力层，用于对所述第二特征向量序列通过自注意力机制计算得到第三特征向量序列； 分类概率融合层，用于计算所述第三特征向量序列内与第三特征向量一一对应的分类概率，并将所述分类概率融合得到整体分类预测结果； 分类模块，用于基于所述训练后的神经网络模型，通过输入的甲状腺结节的超声射频信号数据，对甲状腺结节进行特征分类。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人温岭市医学大数据与人工智能研究院，其通讯地址为：317500 浙江省台州市温岭市新河镇市民大道99-17号新商大厦1幢2401室；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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