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申请/专利权人：中南民族大学

摘要：本发明提供了一种钡餐造影图像的食道癌检测方法及系统，包括：获取待检测的食道的钡餐造影图像；根据经训练的目标检测模型对钡餐造影图像进行病灶区域检测；其中，目标检测模型采用改进的FasterR‑CNN，其基础网络由携带注意力机制的卷积神经网络构成；根据基础网络获取图像的特征图，通过注意力机制增强特征图的特征显著性；根据特征图生成感兴趣区域及感兴趣区域的特征向量，根据感兴趣区域的特征向量得到病灶区域的检测信息。本发明通过在基础网络中嵌入注意力机制，改进了目标检测模型获取感兴趣区域的特征的能力，通过对多影像、多体位的检测信息的融合，提高了系统对食道癌的检测准确率。

主权项：1.一种钡餐造影图像的食道癌检测方法，其特征在于，包括：获取待检测的食道的钡餐造影图像；根据经训练的目标检测模型对所述钡餐造影图像进行病灶区域检测；其中，所述目标检测模型采用改进的区域卷积神经网络FasterR-CNN，所述改进的FasterR-CNN网络的基础网络由携带注意力机制的卷积神经网络构成；以及，根据所述基础网络获取所述钡餐造影图像的特征图，通过所述注意力机制增强所述特征图的特征显著性；根据所述特征图生成所述钡餐造影图像的感兴趣区域及所述感兴趣区域的特征向量，根据所述感兴趣区域的特征向量得到病灶区域的检测信息；所述注意力机制为卷积注意力模块CBAM；所述基础网络包括5个依次级联的块，分别为第一块、第二块、第三块、第四块和第五块；所述第一块包括两个由64个3×3卷积核构成的卷积层和一个2×2的最大池化层，输出300×300×64的特征图；所述第二块包括两个由128个3×3卷积核构成的卷积层和一个2×2的最大池化层，输出150×150×128的特征图；所述第三块包括三个由256个3×3卷积核构成的卷积层和一个2×2的最大池化层，输出75×75×256的特征图；所述第四块包括三个由512个3×3卷积核构成的卷积层和一个2×2的最大池化层，输出38×38×512的特征图；所述第五块包括三个由512个3×3卷积核构成的卷积层，输出38×38×512的特征图；从所述5个依次级联的块中选择至少一个目标块，在所述目标块之后加入所述卷积注意力模块CBAM；所述获取待检测的食道的钡餐造影图像包括：获取同一病患多个体位的多幅待检测的钡餐造影图像；所述根据经训练的目标检测模型对所述钡餐造影图像进行病灶区域检测包括：采用所述目标检测模型对每幅钡餐造影图像进行病灶区域检测，得到对应的检测结果，所述检测结果包括候选病灶区域的置信度和位置信息；分别对同一病患每一体位的多幅钡餐造影图像的检测结果进行融合，得到所述病患所述体位的检测结果；对同一病患所有体位的检测结果进行融合，得到所述病患的病灶区域的检测信息。

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权利要求：

百度查询： 中南民族大学 一种钡餐造影图像的食道癌检测方法及系统