一种基于加权双重注意机制的甲状腺结节图像分割方法

摘要

本发明涉及基于加权双重注意机制的甲状腺结节图像分割方法，具体过程包括先对原始图像进行预处理，然后输入双重注意力机制的DeeplabV3网络中进行特征提取，接下来对掩膜图像进行处理，获得甲状腺结节的感兴趣区域用于加权机制，最后将获得的加权ROI目标蒙版和特征提取信息图进行相乘操作，忽略不相关的噪声信息，得到最终的加权特征图。与现有技术相比，本发明具有同时考虑图像的全局信息和局部区域联系，并通过感兴趣区域加权算法对结果进一步优化，得到的结果具有较高的准确率和回归率，有效降低甲状腺结节图像分割的误差等优点。