通讯作者: 曹新志, to_cxz@163.com

DOI：10.12201/bmr.202411.00085

Research on thyroid nodule detection model based on deep learning algorithm Mask R-CNN

• 摘要：目的/意义 通过基于区域卷积神经网络的目标掩码分割算法（Mask Region-based Convolutional Neural Network, Mask R-CNN）建立目标检测模型，智能识别甲状腺超声图像结节位置，为超声医生决策提供参考。方法/过程 收集超声结节图像165 0张，使用labelme工具进行结节位置标注。对Mask R-CNN的主干网络分别采用MobileNetV3、ResNet50、ResNet101和ResNet152进行替换，并引入特征金字塔（Feature Pyramid Network，FPN）和感兴趣区域对齐（Region of Interest Align，ROI Align），采用迁移学习训练策略对模型进行训练，比较不同网络下目标检测效果。结果/结论 主干网络采用ResNet101训练的模型平均精确度为86.8%，平均召回率为95.3%，平均F1分数为90.6%，优于其他主干网络，能更精确地检测甲状腺结节，具有一定的临床应用价值。

  关键词： 甲状腺结节; Mask R-CNN; 目标检测; 神经网络

   

  Abstract: Purpose/Significance Establish an object detection model through the target mask segmentation algorithm based on Mask Region-based Convolutional Neural Network (Mask R-CNN) to intelligently identify the nodule location in thyroid ultrasound images and provide a reference for the decision-making of ultrasound doctors. Method/Process Collect 165 0 ultrasound nodule images, use the labelme tool to label the nodule locations. Replace the backbone network of Mask R-CNN with MobileNetV3, ResNet50, ResNet101, and ResNet152, and introduce Feature Pyramid Network (FPN) and Region of Interest Align (ROI Align). Train the model using transfer learning training strategy and compare the object detection performance under different networks. Result/Conclusion The backbone network trained using ResNet101 has an average accuracy of 86.8%, an average recall rate of 95.3%, and an average F1 score of 90.6%, which is superior to other backbone networks and can more accurately detect thyroid nodules, it has certain clinical application value.

  Key words: thyroid nodule; Mask R-CNN; Object detection; Neural network

  提交时间：2024-11-29

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