一种基于Faster R-CNN的甲状腺结节超声图像目标检测改进算法

目的 为提高超声图像中甲状腺结节目标检测精度,提出一种基于Faster R-CNN的甲状腺结节目标检测改进算法。方法 该算法采用结合了可变形卷积（deformable convolution, DC）的ResNeSt50作为主干网络,提高对形状不规则结节的检测效果。并在主干网络后方引入特征金字塔网络（feature pyramid networks, FPN）和感兴趣区域对齐,前者用于减少甲状腺结节漏检误检现象,后者用于提高小尺寸结节的检测精度。此外,在算法训练的反向传播过程中,使用由锐度感知最小化（sharpness-aware minimization, SAM）改进优化器进行参数更新,提高算法的泛化能力。结果 实验采用来自徐州医科大学附属医院及南京市第一医院6 261张甲状腺超声图像,对改进算法的有效性进行对比评估。实验表明,该算法具有一定的优化效果,最终在测试集的AP50高达97.4%,AP@50:5:95较原始模型也提升了10.0%。与原始模型和现有模型相比改进算法有着更高的检测精度,能更精准地检测甲状腺结节,特别在较低的检测框精度要求下有着较高的召回率。结论 本研究提出的改...     

GE INNOVA系列数字减影血管造影机电力电器电源故障分析与处理

<正>随着影像技术的发展，数字减影血管造影机(digital subtraction angiography machine,DSA)因其在血管成像领域的独特优势，被广泛应用于血管、肿瘤等多种疾病的诊断和治疗中^[1-3]。近年来，随着各级诊疗机构胸痛中心、卒中中心的建立，DSA设备作为必要的诊疗设备被大量购置。但随着DSA设备数量不断增加，由于其体积庞大、设计精密、结构复杂，且使用时间过长，故障率也逐渐增加，其中以电源故障最为常见^[4]。