摘要
本发明提供一种基于乳腺超声视频的肿瘤实时跟踪及良恶性检测方法,通过实时采集乳腺超声视频,并输入到UltraNet基础检测器生成每一帧超声图像的检测结果;计算相似性概率矩阵Si,j,反映第i个目标与第j个目标的相似性;基于相似性概率矩阵Si,j对目标进行级联匹配,形成目标轨迹管道Ti;对每个目标轨迹管道Ti中的检测结果进行置信度更新与边界框位置更新,最终输出每一帧超声图像的乳腺病灶检测结果;该种基于乳腺超声视频的肿瘤实时跟踪及良恶性检测方法,具有高计算效率、高精度和强鲁棒性的优点,能够辅助医生准确定位病灶并进行诊断,有助于对乳腺疾病的早期发现。
技术关键词
卷积模块
乳腺
低通滤波器
特征提取模块
加权特征
肿瘤
融合特征
轨迹
视频
高通滤波器
像素
管道
逻辑回归模型
空间金字塔
位置更新
图像
矩阵
网络
高频特征
检测器
系统为您推荐了相关专利信息
滤光片结构
反向设计方法
分类网络
前馈神经网络
数据
面部特征融合
学生
多层次
计算机可读储存介质
生理
深度学习优化
图像拼接方法
特征提取模块
网络模块
矩阵
语义分割方法
注意力机制
特征提取网络
上采样
语义特征
神经网络架构
多头注意力机制
区域检测方法
多模态交互
点云特征