1.一种甲状腺超声影像智能分析系统，其特征在于，该系统包括以下模块：

甲状腺灰度影像采集模块，用于采集若干病患的甲状腺灰度影像；

影像分裂阈值获取模块，用于获取每张甲状腺灰度影像中每列像素点的灰度直方图，获取灰度直方图的若干极值点，获取每个极值点的初始判定阈值；根据初始判定阈值得到每列像素点的初始灰度阈值；根据初始灰度阈值得到每列像素点的第一灰度阈值；根据第一灰度阈值得到每张甲状腺灰度影像的影像分裂阈值；

子节点获取模块，用于根据影像分裂阈值得到灰度频率序列，所述灰度频率序列中包含多个灰度值；获取灰度频率序列中每个灰度值的局部灰度差异；根据局部灰度差异得到若干子节点；

异常智能识别模块，用于根据子节点得到每张甲状腺灰度影像中每个像素点的异常程度，根据异常程度进行分析得到若干增强甲状腺灰度影像；

所述获取每个极值点的初始判定阈值，包括的具体方法为：

将预设的极值点数量记为T1，将任意一张甲状腺灰度影像中任意一列像素点记为目标像素点列，将目标像素点列的灰度直方图中任意一个极值点记为目标极值点，在目标像素点列的灰度直方图的横轴上，将目标极值点之前的T1个极值点记为目标极值点的局部左区域，将目标极值点之后的T1个极值点记为目标极值点的局部右区域，将局部左区域与局部右区域共同记为目标极值点的局部区域；

对于目标极值点的局部区域中任意相邻的两个极值点，将两个极值点的纵坐标的差值的绝对值记为初始灰度差异值，获取目标极值点的局部区域中所有初始灰度差异值，将目标极值点的局部区域中所有初始灰度差异值的均值记为目标极值点的初始判定阈值；

所述根据初始判定阈值得到每列像素点的初始灰度阈值，包括的具体方法为：

将任意一张甲状腺灰度影像中任意一列像素点记为第一目标像素点列，在第一目标像素点列的灰度直方图内所有极值点上，将初始判定阈值最大的两个极值点记为两个初始参考极值点；在两个初始参考极值点中，将距离坐标原点最大的初始参考极值点的灰度值记为第一目标像素点列的初始灰度阈值；

所述根据初始灰度阈值得到每列像素点的第一灰度阈值，包括的具体方法为：

将任意一张甲状腺灰度影像中任意一列像素点记为第二目标像素点列，将第二目标像素点列在甲状腺灰度影像的行数作为横轴，第二目标像素点列的灰度值作为纵轴，根据横轴与纵轴构建二维坐标系，并记为第二目标像素点列的列灰度坐标系；获取列灰度坐标系中所有极值点，并记为第一极值点，将灰度值大于第二目标像素点列的初始灰度阈值的第一极值点记为参考极值点，获取列灰度坐标系中所有参考极值点；

对于列灰度坐标系中任意相邻的两个参考极值点，将两个参考极值点的纵坐标的差值的绝对值记为第一灰度差异值；获取列灰度坐标系中所有第一灰度差异值，在最大的第一灰度差异值对应的两个参考极值点中，将极小值点的灰度值记为第二目标像素点列的第一灰度阈值，获取每列像素点的第一灰度阈值；

所述根据第一灰度阈值得到每张甲状腺灰度影像的影像分裂阈值，包括的具体方法为：

；对于任意一张甲状腺灰度影像，式中，表示甲状腺灰度影像的影像分裂阈值； 表示甲状腺灰度影像中像素点的列数； 表示甲状腺灰度影像中第 列像素点的第一灰度阈值；

所述根据影像分裂阈值得到灰度频率序列，包括的具体方法为：

将预设的样本集数量记为K1，对于任意一张甲状腺灰度影像，将甲状腺灰度影像中所有像素点作为若干数据点，利用孤立森林算法将所有像素点随机分为K1个样本集；对于任意一个样本集，将甲状腺灰度影像的影像分裂阈值作为孤立树中初始根节点的分裂阈值，利用孤立森林算法以及分裂阈值对样本集构建孤立树；

获取孤立树中深度为2子节点，获取子节点的灰度直方图，在子节点的灰度直方图中，根据每个灰度值的频率值从大到小的顺序对每个灰度值进行排序，将排序后的序列记为灰度频率序列；

所述获取灰度频率序列中每个灰度值的局部灰度差异，包括的具体方法为：

；对于灰度频率序列中第 个灰度值，式中， 表示第 个灰度值的局

部灰度差异； 表示第 个灰度值； 表示第 个灰度值； 表示第 个灰度值；表示预设的超参数； 表示取绝对值；

所述根据局部灰度差异得到若干子节点，包括的具体方法为：

将预设的孤立树深度记为K2，获取灰度频率序列中所有灰度值的局部灰度差异，将局部灰度差异最大的灰度值记为子节点的叶子分裂阈值，根据子节点的叶子分裂阈值进行分裂得到若干新的子节点，获取新的子节点的叶子分裂阈值，根据新的子节点的叶子分裂阈值继续进行分裂，直至该孤立树的深度为K2时停止分裂，获取样本集的孤立树内所有子节点；获取每个样本集的孤立树内若干子节点；

所述根据子节点得到每张甲状腺灰度影像中每个像素点的异常程度，包括的具体方法为：对于任意一张甲状腺灰度影像中任意一个像素点，将包含像素点的样本集记为像素点的参考样本集，在参考样本集的孤立树内所有子节点中，将包含像素点的子节点记为像素点的参考子节点；

；式中， 表示像素点的初始异常程度； 表示像素点的参考样

本集的数量； 表示在像素点的第 个参考样本集的孤立树中，像素点的参考子节点的数量； 表示在像素点的第 个参考样本集的孤立树中，所有子节点的数量；

获取所有像素点的初始异常程度，将所有初始异常程度进行线性归一化，将每个归一化后的初始异常程度记为第二初始异常程度；

对于任意一个像素点，将1与像素点的第二初始异常程度的差值的绝对值，记为像素点的异常程度。

2.根据权利要求1所述一种甲状腺超声影像智能分析系统，其特征在于，所述根据异常程度进行分析得到若干增强甲状腺灰度影像，包括的具体方法为：将预设的异常程度阈值记为K3，对于任意一张甲状腺灰度影像中任意一个像素点，若像素点的异常程度大于K3，将像素点记为异常噪声点；获取甲状腺灰度影像中所有异常噪声点；对甲状腺灰度影像中所有异常噪声点进行均值滤波得到去噪后的甲状腺灰度影像，记为增强甲状腺灰度影像。