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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学
摘要：本发明公开了一种腔内肿瘤影像检测方法与系统，涉及息肉检测技术领域，包括步骤：获取多模态数据；获取肿瘤的检测模型，为检测模型的通道注意力和空间注意力赋予不同权重，将多模态数据中的多尺度特征输入检测模型特征融合层中，并使用检测算法提取不同权重下融合后的多尺度特征，将其作为目标肿瘤的检测特征；采用两种Neck模型计算检测算法的损失，通过检测算法的损失对检测模型进行性能统一优化；采用解耦头结构的形式计算性能统一后检测模型的损失，获取最佳的检测算法，将检测特征输入具有最佳检测算法的检测模型中，将目标检测特征的坐标变成一个分布进行预测，获得息肉检测后的准确坐标，输出不同的检测框和置信度。本发明针对微小型病变区域采用了注意力融合机制，提升检测的灵敏度和降低假阳性。
主权项：1.一种腔内肿瘤影像检测方法，其特征在于，包括如下步骤：获取腔内肿瘤的多模态数据；其中所述腔内肿瘤的多模态数据包括：肿瘤的光学影像数据、肿瘤的CT数据和肿瘤的核磁MRI数据；构建作为肿瘤检测模型的卷积神经网络，将所述多模态数据输入卷积神经网络，获得腔内肿瘤影像中腔内肿瘤的检测框参数和置信度参数；其中，所述将所述多模态数据输入卷积神经网络，获得腔内肿瘤影像中腔内肿瘤的检测框参数和置信度参数，包括如下步骤：在所述卷积神经网络的Backbone部分中采用特征融合层，并为所述特征融合层的通道注意力和空间注意力赋予不同权重，再将所述多模态数据通过多尺度方式输入特征融合层中，输出不同权重下，融合后的多尺度特征；在所述卷积神经网络的Neck部分采用FPN金字塔算法和PANet算法，并通过PANet算法对多尺度特征进行下采样和上采样处理，通过FPN金字塔算法将上采样特征与原来的相同倍数特征融合层输出的多尺度特征进行融合，获得目标肿瘤的检测特征；在所述卷积神经网络的Head部分采用解耦头结构的形式，获取目标肿瘤的检测特征的检测坐标，并通过目标肿瘤的检测特征的所述检测坐标获得腔内肿瘤的分布区域，通过所述分布区域输出腔内肿瘤的检测框参数和置信度参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军空军军医大学 一种腔内肿瘤影像检测方法与系统
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