【摘 要】
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作为一种非侵入式现代医学成像技术,无线胶囊内窥镜技术已经广泛应用于胃肠道疾病检查。然而,产生的海量数据给医生带来了沉重的负担,利用计算机辅助医生智能诊断是当前迫切的需求。出血症状是许多胃肠道疾病常见的综合症状,而微小出血病灶对于诸如早期胃癌等疾病的早期发现尤为重要。因此,构建针对内窥镜图像中出血病灶,尤其是微小出血病灶点的检测方法,具有重要的理论和实际意义。针对微小出血病灶的检测提出了一种基于深度
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作为一种非侵入式现代医学成像技术,无线胶囊内窥镜技术已经广泛应用于胃肠道疾病检查。然而,产生的海量数据给医生带来了沉重的负担,利用计算机辅助医生智能诊断是当前迫切的需求。出血症状是许多胃肠道疾病常见的综合症状,而微小出血病灶对于诸如早期胃癌等疾病的早期发现尤为重要。因此,构建针对内窥镜图像中出血病灶,尤其是微小出血病灶点的检测方法,具有重要的理论和实际意义。针对微小出血病灶的检测提出了一种基于深度卷积神经网络的检测模型。首先构建基础特征提取网络,通过深度卷积神经网络从图像中自动提取特征。然后,再利用多尺度区域建议神经网络从特征金字塔中筛选出出血目标的候选区域,事先筛选出目标可能存在的区域不仅可以突出目标特征,且有助于减少无效特征的融合。之后,再通过构建自顶向下的特征融合网络,实现对目标浅层特征和深层特征的融合,通过融合不同层次特征解决了微小出血病灶特征丢失问题导致无法有效检测的问题,从而实现对微小出血病灶的精准检测。利用真实的临床数据对模型进行训练和测试,实验结果表明在包含微小出血病灶的图像数据集上,基于深度卷积神经网络构建的多尺度特征融合出血检测方法在灵敏度、准确率和F1得分等多项指标上明显优于现有方法。其中取得98.9%的高灵敏度和93.5%的F1值,相较于现有出血检测方法提升了31.69%,整体性能F1得分提升了22.12%。
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