【摘 要】
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超声成像因其无辐射、低成本、快捷便利等特点,被广泛应用于临床诊断,但同时超声图像也存在高噪声、低分辨率、依赖医生操作经验等缺点。利用机器学习和深度学习技术改善超声图像质量、定量客观的评价图像、提取有利于诊断的计算特征,帮助医生提高诊断准确率,是目前智慧医疗的热点研究问题。本文针对超声图像中的病变检测问题和图像标注问题,以甲状腺超声影像为研究对象,开展了研究,并利用研究成果开发了一个具有实用意义的超
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超声成像因其无辐射、低成本、快捷便利等特点,被广泛应用于临床诊断,但同时超声图像也存在高噪声、低分辨率、依赖医生操作经验等缺点。利用机器学习和深度学习技术改善超声图像质量、定量客观的评价图像、提取有利于诊断的计算特征,帮助医生提高诊断准确率,是目前智慧医疗的热点研究问题。本文针对超声图像中的病变检测问题和图像标注问题,以甲状腺超声影像为研究对象,开展了研究,并利用研究成果开发了一个具有实用意义的超声图像检测系统。首先,针对超声图像病变检测困难问题,本文利用无锚框目标检测模型FCOS作为基准模型,通过深入分析其模型特点和存在的问题,提出了Conv NeXt-FCOS模型,该模型的改进有:（1）引入特征提取网络Conv NeXt,替换基准模型中的Res Net特征提取网络,提取更有利于检测和识别的特征;（2）对网络进行卷积层数量调整,使其更适应于超声影像的检测;（3）对损失函数做了优化,引入“distant-ness”替换原模型中的“center-ness”。经过以上调整后,检测性能从原来的64.012AP提升到了68.361AP。其次,针对超声影像标注成本高昂问题,本文提出了基于先验知识的主动学习方法,在每轮训练迭代中,让模型自动挑选出识别比较困难的图像参与到模型的训练微调中,从而减少标注工作量,降低标注成本。针对基准方法ACFT存在的问题,本文提出Priori-ACFT算法,对原方法的改进如下:（1）引入了先验约束,优化了补丁选取逻辑,提高了计算效率;（2）引入了重框判定逻辑,解决检测出现的重框问题。经过实验,可以在使用50%图片的情况下达到原模型90%的性能。最后,本文设计并实现了超声图像检测系统。实现了用户上传、图像检测和分类,图像标注等功能,通过主动学习方法选取更有意义的样本供医生标注,不断修正模型的检测能力,辅助医生提升诊断准确率。
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