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基于多尺度注意力和特征融合的甲状腺结节超声图像分割方法.pdf

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    摘要

    摘要

    随着人工智能的发展，基于深度学习的计算机辅助诊断系统在医学影像分

    析领域的应用越来越广泛。利用计算机辅助诊断系统对超声图像中的甲状腺结

    节进行分割，可以定位结节位置、勾勒结节轮廓、为量化结节特征提供支持，有

    助于提高诊疗效率和实现个性化治疗，具有重要的临床应用价值。然而，超声图

    像对比度低且存在大量斑点噪声，为结节的分割带来了很大的挑战。另外，甲状

    腺结节的轮廓不清晰且尺寸变化大，边缘常常与周围组织融合，目前的计算机

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