一种基于频域通道注意力的超声图像甲状腺结节检测方法

本发明公开了一种基于频域通道注意力的超声图像甲状腺结节检测方法。该方法包括以下步骤：利用带有频域通道注意力的骨干网络对输入的超声图像提取特征，以增强对低对比度和边界模糊结节的特征表达；通过分层特征融合模块，将骨干网络输出的不同尺度的特征图融合成增强的多尺度特征；将增强后的多尺度特征输入带有多尺度可变形注意力的编码器‑解码器进行全局上下文编码和预测回归；最后，结合复合损失函数进行模型训练，得到结节检测和分类结果。本发明旨在解决现有技术中对小尺寸、边界模糊等疑难结节漏检率和错检率高的问题，通过在频域增强特征并融合多尺度信息，有效提升了检测的准确性和鲁棒性，减少了诊断过程中的主观误差。