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公开(公告)号:CN119313887A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411847054.1
申请日:2024-12-16
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/60 , G06V10/82 , G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了基于SCI的脊柱骨微创手术目标实时检测方法及装置,涉及图像处理领域,包括:S1,获取脊柱骨微创手术目标实时灰度图像,对灰度图像进行预处理并标注制作成数据集;S2,构建包括Backbone部分、自蒸馏部分、Neck部分和Head部分的目标检测模型;Backbone部分包括自校准光照增强操作;并基于GIoU损失构建模型的损失函数;S3,将数据集输入目标检测模型,获取自校准光照增强的脊柱骨微创手术目标实时检测的图像。本发明将自校准光照增强与知识蒸馏技术相结合,显著提升脊柱骨微创手术目标实时检测图像的质量;引入SE注意力机制和GIoU损失函数增强模型的特征提取能力和边界框调整精度,提高目标检测的识别率和准确性。
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公开(公告)号:CN120047435A
公开(公告)日:2025-05-27
申请号:CN202510507064.9
申请日:2025-04-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06V10/25 , G06V10/42 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了基于ZSNet的胃癌CT病变区域检测方法及装置,涉及医学图像领域,方法包括:S1,获取胃癌CT病变区域灰度图像,对图像进行预处理并标注制作成数据集;S2,构建基于YOLOv8网络的胃癌CT目标检测模型;胃癌CT目标检测模型使用ZSNet结构和基于ODConv技术的CT‑Neck模块进行改进;S3,利用数据集对胃癌CT目标检测模型进行训练,得到训练好的模型;S4,使用训练好的模型进行胃癌CT病变区域检测。本发明通过使用ZSNet结构和基于ODConv技术的CT‑Neck模块对YOLOv8网络进行改进,提升了对微小病灶的检测准确率与鲁棒性。
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