摘要
本发明公开了一种适用于超声图像的结节检测方法。该方法包括以下步骤:利用集成空间自适应形变增强模块的骨干网络对输入的超声图像进行特征提取,引入可变形卷积提升对不规则边缘区域的感知能力;构建融合全局与局部信息的特征增强模块,基于傅里叶变换和大核卷积的双分支网络对骨干网络提取的特征图进行多尺度融合;将增强后的特征图输入编码器和可交互学习的解码器,实现全局上下文建模与回归解码,通过联合分类与回归损失的复合损失函数训练模型,输出结节检测结果。本发明可广泛适用于多种器官的超声图像结节检测任务,能够有效降低超声科医生的阅片负担,提供客观量化的辅助诊断指标,提升临床诊断的准确性与效率。