甲状腺结节超声自动诊断算法研究

来源 :软件导刊 | 被引量 : 0次 | 上传用户：shztky880

【摘要】

：

甲状腺结节是临床常见疾病,由其发展而成的甲状腺癌发病率逐年上升.甲状腺超声图像结构复杂、边缘不清晰、斑点噪声严重、对比度低,给甲状腺疾病的诊断带来极大困难.使用Mask R-CNN算法,结合迁移学习方式,在ImageNet数据集上预训练网络ResNet50、SENet及SE-ResNet50,得到预训练权重参数,以此作为实验模型的初始化参数.采用优化损失函数的方法,以融合残差注意力机制的SE-ResNet50为主干网络进行特征提取,实现了精确率为0.936、召回率为0.851、特异性为0.948、mAP值

【作者】

：

章浩伟李占齐李淼

【机构】

：

上海理工大学医疗器械与食品学院,上海200082;郑州颐和医院,河南郑州450000

【出处】

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软件导刊

【发表日期】

：

2022年1期

【关键词】

：

Mask R-CNN 迁移学习残差注意力机制优化损失函数医学影像

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