一种基于图像实例分割的腺样体识别方法及装置

本申请公开了一种基于图像实例分割的腺样体识别方法及装置，包括：选取医学影像数据库中的头颅侧位片图像，并进行标注以明关键结构的位置。对每张图像进行预处理，生成训练样本。利用这些样本训练实例分割模型，该模型包括骨干网络、特征融合模块和检测头。骨干网络负责初步特征提取，C2f模块进一步深度处理特征图，生成多尺度特征图并融合为综合特征图。特征融合模块采用路径聚合网络整合所有尺度特征图。检测头接收融合特征图，生成候选框并进行分类预测。根据预测结果调整候选框，确保准确识别腺样体，并输出调整后的候选框及类别标签作为最终识别结果。解决了如何通过精确分割和识别腺样体及其相关结构，提高诊断的准确性和效率的问题。