基于注意力机制的甲状腺超声图像感兴趣区域定位方法

作     者：罗亦铭 王建林 田艳 张波 随恩光 韩思齐 Luo Yiming;Wang Jianlin;Tian Yan;Zhang Bo;Sui Enguang;Han Siqi

作者机构：北京化工大学信息科学与技术学院北京100029 中日友好医院超声医学科北京100029 首都医科大学燕京医学院北京101300 

基　　金：中央高效基本科研业务费专项资金(3332020076)项目资助 

出 版 物：《电子测量与仪器学报》 (Journal of Electronic Measurement and Instrumentation)

年 卷 期：2023年第37卷第6期

页      码：39-47页

摘      要：针对甲状腺超声图像中背景干扰及数据集规模受限的问题,提出了基于注意力机制的甲状腺超声图像感兴趣区域定位方法。采用跨尺度注意力交互策略,改进定位模型的特征网络,提高不同尺度下各层级特征的融合效率;通过知识蒸馏实现特征网络特征提取能力的强化,解决数据规模不足引起的网络过拟合问题;依据解剖学甲状腺形态统计分布设计t掩码,联合注意力掩码计算特征损失,引导网络对甲状腺超声图像关键通道和像素信息的学习,实现对甲状腺超声图像感兴趣区域的定位。实验结果表明,当IoU阈值为0.5时,甲状腺超声图像感兴趣区域定位AP达到92.7%,对辅助医生进行甲状腺疾病的诊断具有临床意义和价值。

主 题 词：甲状腺超声图像 注意力机制 感兴趣区域 区域定位模型 特征网络 

学科分类：080901[080901] 0809[工学-计算机类] 081203[081203] 08[工学] 080401[080401] 0804[工学-材料学] 0835[0835] 0803[工学-仪器类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.13382/j.jemi.B2306509

馆 藏 号：203123421...