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基于改进YOLO Nano的嵌入式手背静脉检测
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作者 赵德春 田媛媛 +3 位作者 陈欢 赵泽翰 陈毅 袁杨 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期691-698,共8页
静脉穿刺作为最基本的医疗手段,仍然是医疗工作者面临的一大挑战。针对近红外图像提出一种静脉检测和定位方法。首先,设计基于近红外的可穿刺静脉定位嵌入式系统,采集43名实验对象左右手手背静脉图像,经预处理后建立了含325张手背静脉... 静脉穿刺作为最基本的医疗手段,仍然是医疗工作者面临的一大挑战。针对近红外图像提出一种静脉检测和定位方法。首先,设计基于近红外的可穿刺静脉定位嵌入式系统,采集43名实验对象左右手手背静脉图像,经预处理后建立了含325张手背静脉图像的数据库;其次,改进YOLO Nano算法,通过裁剪网络结构减小模型大小,并缩减输出尺度适应检测目标的尺寸,同时引入空间金字塔结构以提升模型的特征表达能力和计算能力,最终达到更高检测准确率。按7∶3的比例将数据库划分为训练集和测试集并进行标注和数据扩充,并在嵌入式设备上进行了测试。结果表明,改进的YOLO Nano模型参数量减小了15%,平均精确度由91.68%提升至93.23%,检测时间缩短为529 ms,较YOLO Nano减少了22%,在检测速度和准确率上均优于原版YOLO Nano,实现了穿刺静脉的快速准确检测与定位。 展开更多
关键词 静脉检测 近红外成像 YOLO Nano 深度学习
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