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摘要
摘要
随着人工智能等技术的蓬勃发展,“人工智能+医疗领域”已成大势所趋,
对于智慧医疗的打造至关重要,借助人工智能方法辅助超声医生准确分割出甲
状腺结节形状具有重要社会意义和应用价值。针对甲状腺超声图像普遍存在对
比度较低、噪声污染严重、结节和背景区域分布不均衡和甲状腺结节的形状大
小各异等问题,研究基于深度学习的甲状腺超声图像结节检测模型,提出一种
基于语义嵌入和注意力机制的甲状腺结节分割方法。主要研究内容和阶段性成
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