基于改进的Mask R-CNN的乳腺肿瘤目标检测研究
乳腺癌是全球女性死亡率最高的恶性肿瘤之一,早期发现有助于提升患者的存活率。本文利用深度学习中的目标检测网络对乳腺X线图像中的肿瘤病变区域进行定位和分类;然后选取Mask R-CNN网络作为目标检测模型,对Mask R-CNN的基准网络D-ShuffleNet进行改进,提出了一种新的网络——Mask R-CNN-II网络,并在Mask R-CNN-II网络中应用迁移学习算法。通过实验验证了Mask R-CNN-II网络比Mask R-CNN网络的检测精度更高,而且验证了所提基准网络、所使用的融合图像的思想以及迁移学习算法是有效的。Mask R-CNN-II有利于提高乳腺肿瘤的定位与分类,可为放射科医生提供辅助诊断意见,具有一定的临床应用价值。
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