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申请/专利权人:常州大学
摘要:本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及基于DDet模型的超声肝脏检测追踪方法,包括获取超声肝脏视频,并分割为若干图像帧,并对病变区域进行标注;构建改进DiffusionDet模型,将DiffusionDet模型的ResNet50特征提取网络替换为MixTransformer网络,增强DiffusionDet模型的全局注意力;提高病变部位识别能力。本发明解决现有图像检测追踪方法无法完整捕获病变部位以及无法捕获较小病变部位的问题。
主权项:1.基于DDet模型的超声肝脏检测追踪方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤一、获取超声肝脏视频,并分割为若干图像帧,并对病变区域进行标注;步骤二、构建改进DiffusionDet模型,将DiffusionDet模型的ResNet50特征提取网络替换为MixTransformer网络,增强DiffusionDet模型的全局注意力;提高病变部位识别能力。
全文数据:
权利要求:
百度查询: 常州大学 基于DDet模型的超声肝脏检测追踪方法
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