甲状腺超声图像分析软件对计算机的训练，不仅依赖足够大的样本量，也有赖于算法。孔德兴教授透露，甲状腺结节超声影像的智能识别算法已申报四项国家发明。

不同于标准化数据（譬如CT、核磁等），超声影像能够在动态过程中捕捉病灶。从信息处理的方式来说，静态处理方式只能看水平面上的相关性和信息，忽视了同样有特点、特征的上下层信息。在这方面，孔德兴教授的团队弥补了这一缺陷。

“不同的医生在超声检测中的移动速度和压力都不一样，如何处理非标准化数据是一个关键。现在的算法大部分是针对静态数据的，我们利用医院静态数据和病理数据开发了这套系统，并在浙大一院超声医学科和西湖区留下街道社区服务中心进行试点，效果非常好。静态有4张图，动态可能就有20张，信息更丰富，也更准确。"目前，关于动态影像的核心算法已经完成，正处于产品开发阶段。

甲状腺超声图像分析软件提及未来规划，孔教授表示，未来一方面会着重研发线下版，即超声机器人。“算法是机器人的大脑，现在已经做出来了，而且在用，病人躺着，连续扫描做个动态图像，马上可以出结果。未来将会持续训练，做出一个拥有医生经验的超声机器人。在疾病病种方面，不只局限于甲状腺结节，还会有乳腺、颈动脉斑块、肝癌等。"另一方面是线上版，即云服务平台。线上版的诊断系统将会更多应用于基层医院，造福更多患者。

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