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题名基于改进YOLOv5的针灸针小目标检测算法研究
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作者
陆靖桥
万方前
李恒聪
王奕乔
王传池
胡镜清
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机构
广东省新黄埔中医药联合创新研究院健康产业创新中心
中国中医科学院中医基础理论研究所
天津中医药大学
现代中医药海河实验室
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出处
《世界科学技术-中医药现代化》
北大核心
2025年第1期202-210,共9页
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基金
广州市科技计划项目(2024B03J1239):智慧针灸诊室标准研究及在面瘫治疗中的应用,负责人:高俊虹。
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文摘
随着针灸学科的科学化、现代化,各种针灸医疗设备不断创新,尤其是智能针灸诊疗设备的出现,针灸临床“留针”阶段的针灸针自动化识别成为需求热点。针对针灸针识别过程的输入图片尺寸过大、针灸针细长、针灸针分布密集等问题,本文提出一个适用于针灸针小目标的改进YOLOv5“留针检测模型”ANODM(Acupuncture Needle Object Detection Model):(1)输入预处理阶段,将图片切分为多个Patch分别预测,以放大小目标尺寸;(2)模型结构层面,在原3个检测层新增一个小目标检测层以提升对小目标的识别能力,将骨干网络的普通卷积替换为空洞卷积以增大感受野,对不同Stage的特征融合;(3)后处理阶段,使用Soft-NMS降低正样本的漏检率,并结合余弦相似度匹配降低负样本的错检率。实验结果表明,对比原YOLOv5算法,本文改进方法在针灸针小目标数据集上的检测精度提升4.2%,能较好地完成针灸针小目标检测任务。
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关键词
针灸
针灸针小目标检测
深度学习
YOLOv5
小目标
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Keywords
Acupuncture
Acupuncture needle small object detection
Deep learning
YOLOv5
Small object
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分类号
R241
[医药卫生—中医诊断学]
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