基于重要性加权的肿瘤检测模型构建方法及构建系统

摘要

本发明公开了一种基于重要性加权的肿瘤检测模型构建方法及构建系统，属于医学图像处理领域，要解决的技术问题为如何在肿瘤大小、形状不固定且超声图像灰度分布复杂情况下精确检测肿瘤；其方法包括：构建快速区域卷积神经网络，并通过快速区域卷积神经网络对目标图像进行学习，得到大小固定的最终特征；基于肿瘤的重要性权重构建肿瘤分类函数，并通过随机梯度方法优化肿瘤分类函数，得到肿瘤检测模型。其系统包括：特征学习模块和模型优化模块，所述特征学习模块配置有快速区域卷积神经网络。本发明可可提高诸如灰度分布不均等检测难度较大的肿瘤的检测准确性。