基于深度学习的移动端肺结节检测与多级分类方法

本发明提出基于深度学习的移动端肺结节检测与多级分类方法，该方法包括：将图像转换成灰度图像，基于将灰度图像得到分割阈值，通过分割阈值得到二值图像；通过二值图像获得膨胀后的掩码图像；基于二值图像得到掩膜，基于掩膜和膨胀后的掩码图像得到经过肺实质分割部分处理后的肺实质图像；基于经过肺实质分割部分处理后的肺实质图像，得到通过多头自注意力机制处理的增强特征图、连接后的输出特征图和经过快速空间金字塔池化操作后的特征图；将三种特征图输入高效检测头，获得结果并对目标进行预测和跟踪。本发明在对肺结节以多尺度特征提取和融合为核心，通过对不同大小目标的特征进行充分的整合与处理，提升检测精度和效率。