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申请/专利权人：华侨大学

摘要：本发明公开了基于特征相关性的骨肉瘤CT图像病变区域检测方法及系统，涉及医学领域图像技术，方法包括：获取骨肉瘤CT图像并制作数据集；构建基于特征相关性的目标检测模型并利用数据集进行训练，利用训练好的目标检测模型实现骨肉瘤CT图像病变区域检测。所述目标检测模型为卷积神经网络，Backbone部分包括若干依次连接的交替模块，用于提取特征；Neck部分采用相互融合的FPN网络和PANET网络，接收Backbone部分的输出，输出多个维度特征图；Head部分接收Neck部分输出的多个维度特征图，输出基于全局信息的检测图像。本发明利用知识蒸馏和目标检测的结合，实现对骨肉瘤CT图像中存在误检漏检问题的优化，提高检测的识别率和准确性。

主权项：1.一种基于特征相关性的骨肉瘤CT图像病变区域检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取骨肉瘤CT图像病变区域灰度图像，对图像进行预处理并标注制作成数据集；构建基于特征相关性的目标检测模型；利用数据集对目标检测模型进行训练，获得训练好的目标检测模型；采用训练好的目标检测模型实现骨肉瘤CT图像病变区域检测；所述目标检测模型为卷积神经网络，卷积神经网络的Backbone部分包括依次连接的第一单元和若干交替模块，第一单元与交替模块均包括CBS结构，用于对输入的骨肉瘤CT图像多次提取特征；卷积神经网络的Neck部分采用相互融合的FPN网络和PANET网络，Neck部分接收Backbone部分输出的特征，获取多个维度特征图并输出；卷积神经网络的Head部分采用CBS结构，接收Neck部分输出的多个维度特征图，获取基于全局信息的检测图像并输出；所述第一单元采用两个CBS结构对骨肉瘤CT图像进行低层次特征的提取，并引入SE注意力机制，第一单元提取特征的过程包括以下步骤：首先，通过全局平均池化将每个通道的特征图压缩为一个标量，得到全局的特征描述，具体计算公式如下： ；其中，表示第c个通道的全局描述向量，H和W分别表示特征图的高度和宽度，表示输入特征图在第c个通道的第个像素值；其次，得到每个通道的全局描述后，通过两个全连接层和激活函数对全局描述进行处理，生成每个通道的权重，表示为： ；其中，表示重新校准后的通道权重向量，W1和W2表示全连接层的权重矩阵，表示Sigmoid激活函数，表示ReLU激活函数；最后，将所得通道权重重新映射回每个通道的特征图，通过逐个元素相乘方式对每个通道的特征进行重新加权，得到的图像尺寸为320×320×64，表示为： ；其中，表示经过SE模块重新校准后的第c个通道的特征图，表示第c个通道的校准权重，表示输入特征图在第c个通道的特征图。

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百度查询： 华侨大学 基于特征相关性的骨肉瘤CT图像病变区域检测方法及系统