特征反馈机制优化的超声图像病灶检测算法

来源：电子与信息学报杂志2024年第3期北京时间：

作者：丁建睿, 王凌涛, 汤丰赫, 宁春平

单位：1.哈尔滨工业大学(威海)计算机科学与技术学院 威海 2642092.青岛大学附属医院超声科 青岛 266003

摘要：该文提出一种基于特征反馈机制的超声图像病灶检测方法，以实现超声病灶的实时精确定位与检测。所提方法由基于特征反馈机制的特征提取网络和基于分治策略的自适应检测头两部分组成。特征反馈网络通过反馈特征选取和加权融合计算，充分学习超声图像的全局上下文信息和局部低级语义细节以提高局部病灶特征的识别能力。自适应检测头对特征反馈网络所提取的多级特征进行分治预处理，通过将生理先验知识与特征卷积相结合的方式对各级特征分别进行病灶形状和尺度特征的自适应建模，增强检测头对不同大小病灶在多级特征下的检测效果。所提方法在甲状腺超声图像数据集上进行了测试，得到了70.3%的AP，99.0%的AP50和88.4%的AP75，实验结果表明，相较于主流检测算法，所提算法能实现更精准的实时超声图像病灶检测和定位。

关键词：病灶检测, 特征反馈, 自适应检测头

基金资助：国家自然科学基金(U22A2033)，山东省自然科学基金(ZR2020MH290)