一种动态融合多回声特征的甲状腺结节分割系统

本发明公开了一种动态融合多回声特征的甲状腺结节分割系统，涉及人工智能及超声图像分析技术领域，通过低回声、高回声和等回声三种特征分支的协同工作，实现对甲状腺结节多回声类型的精准识别与分割，每个分支针对特定回声类型设计了专用的特征提取模块，优化不同回声结节特征的提取过程，增强对关键特征的捕捉能力，显著提升了模型对复杂超声图像的适应能力；通过注意力加权融合多模态特征图，实现了对不同回声类型特征的自适应权重分配，该机制利用双层全连接网络生成注意力权重，并通过Softmax归一化后对特征图进行加权融合，解决了传统特征融合方法中权重固定或缺乏自适应性的问题。