基于改进YOLOv4模型的脊柱磁共振成像影像检测 |
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引用本文: | 代宁,谷玉海,张志成,张阳,徐湛.基于改进YOLOv4模型的脊柱磁共振成像影像检测[J].激光与光电子学进展,2023(6):322-329. |
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作者姓名: | 代宁 谷玉海 张志成 张阳 徐湛 |
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作者单位: | 1. 北京信息科技大学现代测控教育部重点实验室;2. 解放军总医院骨科医学部派驻七中心骨科 |
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摘 要: | 针对脊柱解剖结构较为复杂的问题,提出一种用于脊柱磁共振成像影像检测的YOLOv4-disc算法。首先,针对真实病例样本数量较少的问题,使用限制对比度的自适应直方图均衡(CLAHE)数据增强方法提高模型的泛化能力。然后,使用K-means算法对数据集中真实框的尺寸进行聚类,得到合适的锚框尺寸并确定锚框数量。其次,在CSPDarknet-53骨干特征提取网络中使用深度可分离卷积替代普通卷积,减少网络参数并降低运算量。最后,基于Focal损失改进原生网络的损失函数,解决one-stage目标检测中正负样本比例严重失衡的问题。实验结果表明,所提YOLOv4-disc算法的平均精度均值(mAP)达到了90.80%,相比原生YOLOv4提高了3.51个百分点。
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关 键 词: | 医用光学 深度学习 YOLOv4 脊柱 目标检测 计算机视觉 |
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