| 基于目标定位的眼睑肿瘤自动诊断 |
| |
| 作者姓名： | 蒋杰伟 刘海洋 蔺彤彤 裴梦杰 魏戌盟 巩稼民 李中文 |
| |
| 作者单位： | 1. 西安邮电大学电子工程学院;2. 西安邮电大学计算机学院;3. 西安邮电大学通信与信息工程学院;4. 西安邮电大学现代邮政学院;5. 温州医科大学宁波市眼科医院 |
| |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（62276210,82201148）；;陕西省自然科学研究计划（2022JM-380）；;浙江省自然科学基金（LQ22H120002）；;浙江省医药卫生科技项目（2022RC069,2023KY1140）；;宁波市自然科学基金（2023J390）； |
| |
| 摘 要： | 眼睑肿瘤是导致视力下降甚至致盲的严重眼病，良恶性结构的相似性导致缺乏临床经验的眼科医生不易区分。针对此问题，提出一种基于两阶段目标定位算法和融合双重注意力机制的残差网络，以实现眼睑肿瘤良恶性的自动诊断。首先，利用FCOS算法自动定位眼眶的整体轮廓，去除背景区域和周围噪声；然后，在眼眶内部精细化定位眼睑肿瘤病灶区域；最后，将病灶区域输入到融合双重注意力机制的残差网络（ResNet101＿CBAM），实现良恶性的自动诊断。实验结果表明目标定位算法对眼睑肿瘤病灶的定位平均精度为0.821；与ResNet101相比，ResNet101＿CBAM在眼睑肿瘤分类中的敏感度和准确率分别提高4.7%和3.0%，表明该模型在眼睑肿瘤良恶性自动诊断中表现出较优性能。
|
| 关 键 词： | 眼睑肿瘤 精细化定位 双重注意力模块 残差网络 |
|
