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申请/专利权人：重庆大学
摘要：本发明公开了基于渐进多尺度网络模型的肺结节检测方法，包括如下步骤：构建YOLOX为主干网络的渐进多尺度网络模型PMSN‑YOLOX；使用现有公开数据集对PMSN‑YOLOX进行自监督预训练，将自监督预训练后得到的参数作为主干网络的初始化参数，然后再采用具有标记的训练集对PMSN‑YOLOX进行有监督的训练，其中训练集中有若干有标记的肺结节医学影像图片；有监督的训练过程中，当损失函数不再变化则得到最优PMSN‑YOLOX。将一张肺部新医学影像图片输入最优PMSN‑YOLOX，输出为是否患有肺结节的概率值与肺结节的包围框坐标。本发明方法在特征提取方面具有更加出色的能力，这使得模型能够对不同尺寸的肺结节展现出更高的灵敏度。
主权项：1.基于渐进多尺度网络模型的肺结节检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：构建渐进多尺度网络模型PMSN-YOLOX，所述PMSN-YOLOX以YOLOX为基本网络，将YOLOX中的CSPLayer替换为PMSNet；S2：使用现有公开数据集对PMSN-YOLOX进行自监督预训练，将自监督预训练后得到的参数作为主干网络的初始化参数，然后再采用具有标记的训练集对PMSN-YOLOX进行有监督的训练，其中训练集中有若干有标记的肺结节医学影像图片；有监督的训练过程中，当损失函数不再变化则得到最优PMSN-YOLOX；S3：将一张肺部新医学影像图片输入最优PMSN-YOLOX，输出为是否患有肺结节的概率值与肺结节的包围框坐标。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆大学 基于渐进多尺度网络模型的肺结节检测方法
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