HAAF-RT-DETR：基于混合注意力与高分辨率特征融合的肾结石CT图像检测方法

《Scientific Reports》：HAAF-RT-DETR: hybrid attention and high-resolution feature fusion based RT-DETR for kidney stone detection

　　

摘要

在计算机断层扫描（CT）图像中准确定位和检测肾结石对于计算机辅助医学图像分析具有重要意义。然而，由于结石体积小、边界模糊以及肾脏解剖背景复杂，准确检测仍然具有挑战性。为解决上述问题，本研究提出了HAAF-RT-DETR（基于混合注意力与高分辨率特征融合的RT-DETR）用于肾结石检测。HAAF-RT-DETR将混合注意力机制和高分辨率特征融合策略整合到RT-DETR框架中，以增强特征表示并提高小目标检测性能。在该框架内，引入了HGBlock-AssemFormer模块，用于联合建模局部卷积特征聚合与基于Transformer的全局依赖关系，从而强化高级语义表示。此外，采用卷积-注意力融合模块（CAFM）进一步细化高级特征表示并减少背景干扰。同时，引入了高分辨率P2特征层，将原始的三尺度金字塔（P3–P5）扩展为四尺度表示（P2–P5），使细粒度的空间细节能够参与DETR风格的统一解码过程。在TEZ_ROI_AUG和肾结石数据集的阳性结石CT切片上的实验表明，与所评估的基于YOLO的检测器及RT-DETR基线相比，该方法在mAP、召回率和F1分数上均有所提升。