【摘 要】
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基于深度学习的计算机辅助医学图像检测技术,可提高医生诊断的准确率以及效率。由于医师资源有限,且图像标注代价较高,所以弱监督目标检测受到了较大关注。其中,多示例检测网络为弱监督目标检测技术的主流方法,但其存在局部最优问题。论文认为导致此问题的原因包括:第一,多示例检测网络通过在线实例分类器细化阶段的K个分支逐步更新候选框信息,但此过程中存在监督信息丢失情况,进而导致候选框的偏差。第二,多示例检测网络
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基于深度学习的计算机辅助医学图像检测技术,可提高医生诊断的准确率以及效率。由于医师资源有限,且图像标注代价较高,所以弱监督目标检测受到了较大关注。其中,多示例检测网络为弱监督目标检测技术的主流方法,但其存在局部最优问题。论文认为导致此问题的原因包括:第一,多示例检测网络通过在线实例分类器细化阶段的K个分支逐步更新候选框信息,但此过程中存在监督信息丢失情况,进而导致候选框的偏差。第二,多示例检测网络仅将最后分支的预测框作为最终检测结果,缺乏全局把握,导致预测目标的不完整。此外,医学超声图像在不同类别的目标之间、目标和背景以及其他器官结构之间差异较小,较难区分目标的类别和位置。因此论文旨在研究适用于医学超声图像的弱监督目标检测方法,主要内容包括:（1）针对候选框偏差问题,论文提出密集细化方式,在远距离分支间添加监督信息传递过程,使当前分支受到前序各分支的直接监督,进而减轻候选框信息的偏差。（2）针对预测目标不完整问题,论文提出感知推理方法,通过动态拟合K个分支逐步优化的过程,推理出最终的检测结果,加强检测结果的全局性。（3）针对医学超声图像的特点,论文加入高阶注意力机制,捕捉图像内的细节信息,扩大像素间差异,从而提高对目标类别和位置预测的准确性。论文在甲状腺超声图像上应用所提出的方法,设计并实现消融和对比实验,评价指标m AP和Cor Loc分别达到62.23%以及68.45%,证明提出的方法优于目前现有的方法,对医学超声图像检测的辅助诊断具有参考价值。
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