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申请/专利权人：东华大学
摘要：本发明公开的一种融合坐标注意力机制的yolov8肺结节检测方法，包括：获取原始肺部三维CT扫描图像，得到原始数据集；对原始肺部三维CT扫描图像预处理，并提取三维CT扫描图像中结节的二维切片，得到二维图像；通过minup算法进行数据增强，并将原始数据集进行划分，得到训练数据集；通过训练数据集搭建基于坐标注意力机制的改进yolov8模型；对改进yolov8模型进行训练，得到最优权重，并通过训练后的改进yolov8模型对肺结节检测，得到检测结果，将检测结果传输至终端；本申请克服背景噪声影像，减少误检率，能够抑制复杂背景噪声干扰的目标检测算法,通过学习区分特征减少误检率，克服目标标注框分辨率低，减少漏检率。
主权项：1.一种融合坐标注意力机制的yolov8肺结节检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取原始肺部三维CT扫描图像，得到原始数据集；S2，对原始肺部三维CT扫描图像预处理，并提取三维CT扫描图像中结节的二维切片，得到二维图像；S3，通过minup算法进行数据增强，并将原始数据集进行划分，得到训练数据集；S4，通过训练数据集搭建基于坐标注意力机制的改进yolov8模型；S5，对改进yolov8模型进行训练，得到最优权重，并通过训练后的改进yolov8模型对肺结节检测，得到检测结果，将检测结果传输至终端。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东华大学 一种融合坐标注意力机制的yolov8肺结节检测方法
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