一种基于Mamba和全局多尺度特征融合的肺结节检测方法、系统和设备

本发明公开了一种基于Mamba和全局多尺度特征融合的肺结节检测方法、系统和设备，方法包括：对CenterNet算法进行改进，构建肺结节检测模型，包括将CenterNet中的原始特征提取器替换为基于Mamba的特征提取器，添加多尺度特征聚合模块用于融合来自不同尺度的特征；使用肺结节检测模型对待检测肺部CT图像进行检测，包括：对待检测肺部CT图像进行特征编码；对编码后的多尺度特征图进行特征解码；将不同解码阶段的多尺度特征图输入到多尺度特征聚合模块，将具备不同功能的特征进行聚合；进行边界框回归预测，通过中心点预测、偏移量预测和尺寸预测定位肺结节，并结合得到最终的检测结果；本发明相比传统方法可以提高对CT图像中肺结节的自动化和精准检测能力。