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隨著計(jì)算機(jī)視覺(jué)識(shí)別技術(shù)的發(fā)展，越來(lái)越多的研究人員將該技術(shù)應(yīng)用到腫瘤圖像的識(shí)別上。但由于成本，許多醫(yī)院仍然采用成本較低的B超等設(shè)備，產(chǎn)生了模糊、偽影和多個(gè)相似腫瘤噪聲區(qū)堿。目前的方法在清晰圖像識(shí)別中具有很高的精度，但在超聲圖像方面卻存在低準(zhǔn)確度且不穩(wěn)定的結(jié)果，其原因是許多現(xiàn)有算法對(duì)模糊、噪聲圖像誤判較高。文中基于RCNN和PRN的方法快速準(zhǔn)確地獲取高噪聲的超聲圖像的關(guān)鍵特征，并通過(guò)數(shù)據(jù)増強(qiáng)和形態(tài)學(xué)濾波的方法確保了識(shí)別的穩(wěn)定性。同時(shí)，所提方法還融合了血流信號(hào)分類模型增強(qiáng)識(shí)別精度?；趯?shí)際甲狀腺腫瘤圖像的數(shù)據(jù)集可知，提岀的方法對(duì)比新近算法具有較高的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。
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