基于底部双分支网络和置信度校准的颅内动脉瘤检测方法和装置

本发明公开了一种基于底部双分支网络和置信度校准的颅内动脉瘤检测方法和装置，包括：在底部双分支网络中对图像进行低维特征提取得到特征图，并将特征图分为第一子特征图和第二子特征图后经不同卷积操作分支进行特征提取和融合得到最终特征图；通过最优传输算法进行预测和真实边界框的匹配，根据匹配结果对底部双分支网络进行训练；在底部双分支网络训练过程中，在模型输出端通过构建基于置信度分数的损失函数进行置信度校准，最终得到训练后的底部双分支网络作为颅内动脉瘤检测模型；将新的待检测图片输入颅内动脉瘤检测模型中检测得到高置信度的颅内动脉瘤预测边界框以准确定位颅内动脉瘤。本发明能够显著提升颅内动脉瘤检测的准确性和可靠性。