一种基于目标存在可能性的目标检测方法

本发明涉及一种基于目标存在可能性的目标检测方法。该方法首先对CT图像进行预处理，标定胸腔区域，并通过阈值分割来区分前景与背景区域。然后，对这些区域的前景与背景比例进行详细计算，以评估相似性并设置目标存在可能性属性。最终，根据这些属性，采用优化的训练策略对ResNet‑50模型进行训练，其中包括对不同可能性的图像应用不同的学习率，并对关键区域进行特殊标注。这种方法能够显著提高目标检测的精度和效率，特别适用于在大规模医学图像数据中快速、准确地识别和定位关键目标。