【摘 要】
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针对肝脏肿瘤CT图像的目标检测是智慧医疗建设的重要组成部分,然而由于肝脏CT图像中的肿瘤具有目标尺度跨度大、小目标多、分布稀疏、目标边缘模糊、背景复杂等诸多特点,导致肝脏CT图像中的肿瘤小目标检测仍然是一项极具挑战性的任务。论文将自适应训练样本选择（Adaptive Training Sample Selection,ATSS）引入肝肿瘤目标检测领域,提出一种小目标检测模型IPSC-ATSS（Im
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针对肝脏肿瘤CT图像的目标检测是智慧医疗建设的重要组成部分,然而由于肝脏CT图像中的肿瘤具有目标尺度跨度大、小目标多、分布稀疏、目标边缘模糊、背景复杂等诸多特点,导致肝脏CT图像中的肿瘤小目标检测仍然是一项极具挑战性的任务。论文将自适应训练样本选择（Adaptive Training Sample Selection,ATSS）引入肝肿瘤目标检测领域,提出一种小目标检测模型IPSC-ATSS（Image Pyramidand Self-Calibrated ATSS）。该模型从增加边界框质量评价分支、损失函数设计以及骨干网络结构改进等几个方面考虑,有针对性地解决在肝肿瘤CT图像小目标检测任务中出现的低质量预测边界框、正负样本不均衡以及不同尺度特征信息不平衡等问题,从而改善肝肿瘤小目标检测的性能。论文的主要研究内容与贡献点如下:（1）论文设计了一套肝肿瘤CT图像的数据预处理流程,通过重采样、过滤、灰度化和均衡化操作,提升肝肿瘤的对比度,抑制背景噪声干扰。（2）论文设计了适合肝肿瘤检测的锚框,并构建了单阶段的肝肿瘤检测模型IPSC-ATSS。该模型通过所设计的图像金字塔残差网络（IP-ResNet）和自校准特征金字塔（SC-FPN）,解决多尺度特征信息不平衡问题;通过使用聚焦损失和全面交并比损失解决模型训练不稳定及样本不均衡问题;最后在输出端增加边界框质量评价分支,并使用基于ATSS引导的分类回归网络,提升预测边界框的质量。（3）相关消融实验证实论文提出的IPSC-ATSS算法具有较好的肝肿瘤小目标检测性能。在LiTS数据集上评测的AP值达到了 44.9%,肝肿瘤小目标的检测精度APs值达到31.5%,均优于现有的算法,并且检测速度达到了 19.7FPS,具有一定的综合优势。
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