Abstract为此，我们提出了一种用于根尖周疾病检测的轻量级Mask-RCNN模型。该模型分为两部分构建:轻量级的改进MobileNet-v2骨干网和基于区域的网络(RPN)，用于小数据集的根尖周疾病定位。为了测量所提出模型的有效性，轻量级的Mask-RCNN在包含五种不同类型根尖周围病变图像的自定义

超声弹性成像：应变弹性成像SE、剪切波弹性成像SWE应变弹性成像Facts：1、原理：外力加压组织，组织发生形变。组织越软，形变越大！因此，比较成像区域不同组织的形变程度，可反应不同组织的相对硬度。2、只能比较成像区域内相对硬度，或半定量（应变率）：原因：外力（可以来自探头、患者呼吸心跳、声辐