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申请/专利权人：常州大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及基于改进YOLOv9和双流网络的结节检测方法，包括获取超声甲状腺结节图像，并标注结节位置和划分若干等级；将图像输入去噪模块，得到去噪后的图像；将去噪后的图像输入YOLOv9模型，进行结节位置检测，得到结节检测框图像；并利用双流网络模块中的结节图提取模块和原图提取模块进行特征提取，得到原图特征图和结节特征提取图，并利用特征融合模块将原图特征图和结节特征提取图进行特征融合，经过分类模块后输出结节的等级。本发明利用改进的YOLOv9模型对结节进行定位检测；利用双流识别模块对甲状腺结节的分险等级进行评估。
主权项：1.基于改进YOLOv9和双流网络的结节检测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、获取超声甲状腺结节图像，并标注结节位置和划分若干等级；步骤二、将图像输入去噪模块，得到去噪后的特征图；步骤三、将去噪后的特征图输入YOLOv9模型，进行结节位置检测，得到结节检测框图像，利用双流网络模块对去噪后的图像和结节检测框图像进行特征提取，得到原图特征图和结节特征提取图，并利用特征融合模块将原图特征图和结节特征提取图进行特征融合，经过分类模块后输出结节的等级。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州大学 基于改进YOLOv9和双流网络的结节检测方法
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