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申请/专利权人：河南大学
摘要：本发明公开了一种基于YOLO‑CSC模型的肺结节CT图像分析方法，通过在目标检测网络YOLOv5中引入卷积稀疏编码，使得网络在提升目标检测和识别能力的同时，避免学习到其他冗余特征；进而在YOLOv5的路径聚合网络中增加一个高分辨率的特征层，并去除最低分辨率的特征层，使得对极小的肺结节有更好地检测效果，并提高网络查准率和查全率。本发明构建了一个特征表示学习能力强，且具有良好可解释性的深度目标检测网络，旨在快速精确识别小尺寸、假阳性的肺结节。
主权项：1.基于YOLO-CSC模型的肺结节CT图像分析方法，其特征在于：包括以下步骤：1获取肺结节影像训练数据：用户从本地选择训练所用的单一电子计算机断层扫描图像，并通过LabelImg软件对其进行标注，得到对应的xml文件，然后转换为YOLO格式文件，并按照一定比例分为训练集和验证集；2模型的构建：对YOLOv5网络融入卷积稀疏编码CSC，并在PANet部分构建更加关注小目标的特征层，同时去除低分辨率特征层，以此构建出YOLO-CSC模型；通过不断迭代学习，当损失函数的值收敛到最小时，保存该模型；3肺结节的识别与检测：载入已经训练好的模型，对测试数据进行检测，用户可根据自己的数据特性，调节网络参数，以达到最佳检测效果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 河南大学 基于YOLO-CSC模型的肺结节CT图像分析方法
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