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基于改进YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测
被引量：
2
1
作者
涂继辉
肖亚南
+2 位作者
卜雪奎
张庆
李杰
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第7期2821-2828,共8页
针对目前胶囊内窥镜病灶检测模型存在检测疾病单一且效率低等问题,提出了一种基于YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测方法。该方法在原始YOLOv5基础上进行了如下改进:首先,在主干网络Backbone部分,添加一个CBAM(convolutional block attent...
针对目前胶囊内窥镜病灶检测模型存在检测疾病单一且效率低等问题,提出了一种基于YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测方法。该方法在原始YOLOv5基础上进行了如下改进:首先,在主干网络Backbone部分,添加一个CBAM(convolutional block attention module)模块,增强模型对重要特征的突出能力;其次,在头部网络Head部分,添加一个检测头,增强模型对小目标的检测能力;最后,将原始YOLOv5的泛化交并比(generalized intersection over union, GIoU)损失函数替换成完整交并比(complete intersection over union, CIoU)损失函数,使模型训练时更快地收敛。本文提出的方法在长江大学第一临床医学院提供的胶囊内窥镜影像数据上进行了实验,精确率达到了93.6%,召回率达到了94.3%,mAP@0.5达到了97.2%,而且检测速度达到了每帧0.027 2 s。实验结果表明提出的方法是有效的、灵活的、鲁棒的,能够满足临床医学诊断的实际需求。
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关键词
胶囊内窥镜
病灶区域检测
YOLOv5
注意力机制
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职称材料
深度学习在糖尿病视网膜病灶检测中的应用综述
被引量：
5
2
作者
聂永琦
曹慧
+1 位作者
杨锋
刘静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第20期25-41,共17页
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全...
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。
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关键词
深度学习
糖尿病视网膜病变
卷积神经网络
病灶区域检测
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职称材料
基于深度学习OCT辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性算法的应用
被引量：
12
3
作者
龚雁
顾在旺
+4 位作者
胡衍
廖燕红
叶婷
刘栋
刘江
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期658-662,共5页
目的探讨基于深度学习光相干断层扫描(OCT)辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性(wAMD)算法的应用价值。方法在仅能提供有无疾病作为标记的前提下,首先基于ResNet-101深度模型训练一个深度神经网络来自动判断患者是否患有wAMD疾病,其次将基...
目的探讨基于深度学习光相干断层扫描(OCT)辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性(wAMD)算法的应用价值。方法在仅能提供有无疾病作为标记的前提下,首先基于ResNet-101深度模型训练一个深度神经网络来自动判断患者是否患有wAMD疾病,其次将基于弱监督深度学习的算法应用于OCT图像自动辅助诊断wAMD的疾病区域,同时使用热力图为医生诊断疾病区域提供依据。基于弱监督的深度学习,使用了一种新型的网络算法结构应用于眼科OCT图像的疾病区域检测中,同时通过改进传统病灶区域生成方式来提高病灶热力图的准确性,通过重新组合神经网络中的权重神经元的数值生成病灶热力图,最后通过计算算法预测正确的结果占所有预测结果的比重得到最终的算法准确率。结果基于Resnet的深度学习算法对于wAMD的诊断准确率达到94.9%,远高于AlexNet的85.3%、VGG的88.7%和Google-Net的89.2%;同时热力图通过不同的颜色为医生提供更方便的辅助诊断依据。结论相比较原始的基于疾病区域标记作为经验知识的分类网络,基于弱监督学习的深度学习算法模型在无需提供疾病区域标记的前提下,不仅在眼底疾病分类上有较好的结果,还能标记潜在的病灶区域,为wAMD的诊断提供病灶区域的判断依据。
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关键词
湿性年龄相关性黄斑变性
疾病分类
病灶区域检测
弱监督深度学习
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测
被引量：
2
1
作者
涂继辉
肖亚南
卜雪奎
张庆
李杰
机构
长江大学电子信息与电气工程学院
荆州市第一人民医院
长江大学第一临床医学院
出处
《科学技术与工程》
北大核心
2024年第7期2821-2828,共8页
基金
湖北省科技厅重点项目(2022BCE009)
荆州市科技计划(2020CB-34)。
文摘
针对目前胶囊内窥镜病灶检测模型存在检测疾病单一且效率低等问题,提出了一种基于YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测方法。该方法在原始YOLOv5基础上进行了如下改进:首先,在主干网络Backbone部分,添加一个CBAM(convolutional block attention module)模块,增强模型对重要特征的突出能力;其次,在头部网络Head部分,添加一个检测头,增强模型对小目标的检测能力;最后,将原始YOLOv5的泛化交并比(generalized intersection over union, GIoU)损失函数替换成完整交并比(complete intersection over union, CIoU)损失函数,使模型训练时更快地收敛。本文提出的方法在长江大学第一临床医学院提供的胶囊内窥镜影像数据上进行了实验,精确率达到了93.6%,召回率达到了94.3%,mAP@0.5达到了97.2%,而且检测速度达到了每帧0.027 2 s。实验结果表明提出的方法是有效的、灵活的、鲁棒的,能够满足临床医学诊断的实际需求。
关键词
胶囊内窥镜
病灶区域检测
YOLOv5
注意力机制
Keywords
capsule endoscope
lesion area detection
YOLOv5
attentional mechanism
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习在糖尿病视网膜病灶检测中的应用综述
被引量：
5
2
作者
聂永琦
曹慧
杨锋
刘静
机构
山东中医药大学智能与信息工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021年第20期25-41,共17页
基金
国家自然科学基金(81973981,81473708)
山东省重点研发计划项目(2018GSF118105)
+2 种基金
山东省重点研发计划(软科学)项目(2019RKB14090,2020RKB14186)
山东省研究生导师指导能力提升项目(SDYY17119)
山东省研究生教育优质课程建设项目(SDYKC17065)。
文摘
糖尿病视网膜病变是世界上致盲率最高的眼科疾病,早期诊断可以显著降低患者失明的概率。深度学习方法可以提取医学图像的隐含特征,并完成图像的检测任务,因此应用深度学习实现糖尿病视网膜病灶检测成为研究热点。主要从数据集介绍、全监督检测方法、非完全监督检测方法、小样本问题的处理和模型可解释性五个方面进行详细总结,重点整理各类方法的基本思想、网络结构形式、改进方案及优缺点总结等内容,结合当前检测方法所面临的挑战,对其未来研究方向进行展望。
关键词
深度学习
糖尿病视网膜病变
卷积神经网络
病灶区域检测
Keywords
deep learning
diabetic retinopathy
convolution neural network
lesion area detection
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于深度学习OCT辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性算法的应用
被引量：
12
3
作者
龚雁
顾在旺
胡衍
廖燕红
叶婷
刘栋
刘江
机构
宁波市眼科医院
中国科学院宁波工业技术研究院慈溪生物医学工程研究所
南方科技大学计算机科学与技术学院
出处
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第8期658-662,共5页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY19H120001、LQ19H180001)
浙江省医药卫生科技计划项目(2018KY737)
+1 种基金
浙江省中医药科技计划项目(2018ZA111)
宁波市鄞州区科技局农社类科技计划项目(鄞科【2017】110号).
文摘
目的探讨基于深度学习光相干断层扫描(OCT)辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性(wAMD)算法的应用价值。方法在仅能提供有无疾病作为标记的前提下,首先基于ResNet-101深度模型训练一个深度神经网络来自动判断患者是否患有wAMD疾病,其次将基于弱监督深度学习的算法应用于OCT图像自动辅助诊断wAMD的疾病区域,同时使用热力图为医生诊断疾病区域提供依据。基于弱监督的深度学习,使用了一种新型的网络算法结构应用于眼科OCT图像的疾病区域检测中,同时通过改进传统病灶区域生成方式来提高病灶热力图的准确性,通过重新组合神经网络中的权重神经元的数值生成病灶热力图,最后通过计算算法预测正确的结果占所有预测结果的比重得到最终的算法准确率。结果基于Resnet的深度学习算法对于wAMD的诊断准确率达到94.9%,远高于AlexNet的85.3%、VGG的88.7%和Google-Net的89.2%;同时热力图通过不同的颜色为医生提供更方便的辅助诊断依据。结论相比较原始的基于疾病区域标记作为经验知识的分类网络,基于弱监督学习的深度学习算法模型在无需提供疾病区域标记的前提下,不仅在眼底疾病分类上有较好的结果,还能标记潜在的病灶区域,为wAMD的诊断提供病灶区域的判断依据。
关键词
湿性年龄相关性黄斑变性
疾病分类
病灶区域检测
弱监督深度学习
Keywords
Wet age-related macular degeneration
Disease classification
Lesion area detection
Weak supervision deep learning
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R774.5 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLOv5的胶囊内窥镜病灶区域检测
涂继辉
肖亚南
卜雪奎
张庆
李杰
《科学技术与工程》
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
深度学习在糖尿病视网膜病灶检测中的应用综述
聂永琦
曹慧
杨锋
刘静
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2021
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于深度学习OCT辅助诊断湿性年龄相关性黄斑变性算法的应用
龚雁
顾在旺
胡衍
廖燕红
叶婷
刘栋
刘江
《中华实验眼科杂志》
CAS
CSCD
北大核心
2019
12
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职称材料
已选择
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条
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参考文献
引证文献
统计分析
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