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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蒸馏的多尺度骨肉瘤CT图像病变区域检测方法，涉及医学图像技术领域，包括：获取数据集，构建并训练病变区域检测模型；利用训练好的病变区域检测模型实现多尺度骨肉瘤CT图像病变区域检测；所述病变区域检测模型包括Backbone部分、Neck部分和Head部分；Backbone部分包括特征提取模块、自蒸馏模块和通道相关性关系蒸馏模块，基于输入模型的CT图像输出多个维度的特征信息，基于多个维度的特征信息构建损失函数；Neck部分根据多个维度的特征信息输出多个维度的特征图；Head部分根据多个维度的特征图输出预测图像。本发明结合知识蒸馏和目标检测，提高了CT图像骨肉瘤检测的识别率和准确性。
主权项：1.一种基于特征蒸馏的多尺度骨肉瘤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图像并进行预处理，获得数据集；构建基于特征蒸馏的卷积神经网络作为病变区域检测模型；基于数据集训练病变区域检测模型；利用训练好的病变区域检测模型实现多尺度骨肉瘤CT图像病变区域检测；所述病变区域检测模型包括依次连接的Backbone部分、Neck部分和Head部分；Backbone部分包括特征提取模块、自蒸馏模块和通道相关性关系蒸馏模块，特征提取模块采用若干个由上至下依次布置的交替模块对输入模型的CT图像进行多次特征提取，并输出多个维度的特征信息，自蒸馏模块和通道相关性关系蒸馏模块基于多个维度的特征信息构建损失函数；Neck部分采用相互融合的FPN网络和PANET网络接收多个维度的特征信息，输出多个维度的特征图；Head部分采用CBS结构接收多个维度的特征图，输出基于全局信息的预测图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华侨大学 基于特征蒸馏的多尺度骨肉瘤CT图像病变区域检测方法
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