Based on the ultrasonographic scanning image, a doctor or an ultrasonographer can understand the benign and malignant risk of liver tumor and provide a liver tumor intelligence analyzer that can be used for diagnosis of liver tumor type diagnosis.The ultrasonic sensing module 1 connected to each other and the ultrasonic sensing module 1Machine learning algorithm was analyzed to analyze the benign and malignant risk of liver tumors loaded with analysis moduleContainsAnalysis moduleImage collection units and reference savings unitsControl unitLiver tumor marking unitClassification unitBenign and malignant risk prediction reporting systems for contrast units and liver tumorsIncluded.The liver tumor intelligence analyzer is a machine learning algorithm that utilizes the parameters and coefficients of their experience data based on ultrasound images with an experienced abdominal echocardiographer with a marked experience with a marked liver tumor image point location, with accuracy being Set up the estimated model.Diagram【課題】超音波検知走査画像に基づいて、医者や超音波検査技師が肝腫瘍の良性や悪性のリスクを判読でき、肝腫瘍類型診断の参考にできる肝腫瘍知能分析装置を提供する。【解決手段】互いに連接される超音波検知モジュール１と、機械学習アルゴリズムがロードされた肝腫瘍の良性や悪性のリスクを判断する分析モジュール２と、が含まれ、分析モジュールには、互いに連接された画像採集ユニットや参考貯蓄ユニット、制御ユニット、肝腫瘍マーキングユニット、分類ユニット、対比ユニット及び肝腫瘍の良性や悪性のリスク予測報告生成ユニットが、含まれる。肝腫瘍知能分析装置は、豊富経験を有する腹部エコー検査専門医者が、マーキングした肝腫瘍像点部位を有する超音波画像に基づいて、それらのエクスペリエンスデータのパラメーター及び係数を利用して、機械学習アルゴリズムで、正確さが８６％にもなる推定モデルをセットアップする。【選択図】図１
