面向CT圖像小目標(biāo)病灶區(qū)域的智能化檢測算法研究

摘要： 由于計算機(jī)斷層掃描(Computed Tomography, CT)醫(yī)學(xué)圖像的大部分病灶區(qū)域面積較小，傳統(tǒng)目標(biāo)檢測模型容易造成小目標(biāo)病灶區(qū)的漏檢和誤檢.針對此問題，本文提出了一種具有注意力機(jī)制的特征金字塔網(wǎng)絡(luò)(Attention Feature Pyramid Network, AFPN),將特征提取網(wǎng)絡(luò)的輸出結(jié)果依次輸入到通道注意力模塊和空間注意力模塊中，并與原來的特征層融合...