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题名基于优化Yolov5的腰椎医学图像检测算法
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作者
李明
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机构
三峡大学
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出处
《长江信息通信》
2023年第12期42-44,共3页
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文摘
腰椎MRI检查可将对应节段腰椎的病理变化显现出,医务人员了解病变范围、程度,有助于选择合适的手术方案。假如患者遗留腰椎间盘突出的问题等,可能会影响到手术;对腰椎间盘突出患者进行手术治疗,需进行相关腰椎MRI检查,可提高手术治愈率。本文提出基于Yolov5的腰椎图像检测算法,利用CutMix数据增强,添加CA注意力模块,来改善模型性能。通过优化的Yolov5检测,将大量腰椎MRI图像变得直观可视,使医务人员的临床工作效率得到提升,对社会贡献有着重大的意义。实验结果显示,本文提供的算法能够有效、精确、快速地检测腰椎MRI图像。
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关键词
腰椎目标检测
Yolov5
cutmix数据增强
CA注意力模块
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Keywords
Lumbar spine target detection
Yolov5
cutmix data augmentation
CA Attention Module
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分类号
TP393
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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