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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明提供了一种结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质。该检测方法包括：获取结直肠息肉图像数据集，并裁剪掉无关信息，对数据集进行标注；使用K‑Means++聚类算法获取数据集中特征图的先验框，使用数据增强技术以提高检测的效率和准确性；对YOLOv7目标检测算法进行改进，将其中的耦合检测头替换为具有隐式知识的高效解耦头，充分利用隐含信息并防止分类和回归任务之间相互干扰；加入全局注意力机制，提升从主干网络的浅层特征图中提取通道和空间信息的能力；对SPPCSPC模块进行优化，减少模型参数和提高收敛速度；最后对改进模型进行训练和测试，得到息肉检测模型，提高了计算机辅助诊断的准确性和效率。
主权项：1.一种结直肠息肉检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、获取息肉图像数据集，并对数据集进行预处理，得到可用于训练和测试的数据集；S2、对YOLOv7网络结构进行优化改进得到YOLOv7-IDH网络，然后使用经过预处理的息肉数据集和迁移学习策略对改进的YOLOv7-IDH网络进行训练，得到用于息肉检测的模型；具体过程为：S21、使用具有隐式知识的高效解耦头替换原YOLOv7模型的耦合检测头，充分利用图像中的隐含信息并防止分类和回归任务之间相互干扰；S22、在主干网络与头部网络的跨层连接中引入全局注意力机制，增强模型对浅层特征的提取能力，增加跨层作用的影响；S23、对SPPCSPC模块进行优化，减少模型参数量和计算量，提高模型收敛速度；S24、使用预处理后的息肉组合数据集和迁移学习策略对改进后的YOLOv7模型进行深度学习训练；S3、将待检测结肠息肉图像输入YOLOv7-IDH模型，输出图像中息肉的定位框和置信度。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质
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