| 基于YOLOv5s和超声图像的儿童肠套叠特征检测模型 |
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| 引用本文： | 陈星,俞凯,袁贞明,黄坚,李哲明.基于YOLOv5s和超声图像的儿童肠套叠特征检测模型[J].杭州师范大学学报(自然科学版),2024(1):10-19. |
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| 作者姓名： | 陈星 俞凯 袁贞明 黄坚 李哲明 |
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| 作者单位： | 1. 杭州师范大学信息科学与技术学院;2. 杭州和乐科技有限公司;3. 浙江大学医学院附属儿童医院数据信息部;4. 浙江-芬兰儿童健康人工智能联合实验室;5. 国家儿童健康与疾病临床医学研究中心AI实验室 |
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| 基金项目： | 国家重点研发计划项目(2019YFE0126200)；;国家自然科学基金面上项目(62076218)；;浙江省医药卫生科技计划项目(2019ZH004)； |
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| 摘 要： | 为帮助医生快速寻找到儿童腹部超声中肠套叠的病变特征并实现肠套叠超声诊后数据的快速质检，文章将目标检测算法应用于儿童腹部超声图像检测肠套叠“同心圆”征.首先探索了基于YOLOv5s的儿童肠套叠检测模型，发现该模型检测肠套叠“同心圆”征的精确度、召回率、F1分数、mAP@0.5、FPS以及参数量等方面均优于Faster RCNN.进一步，为解决肉眼难以观察的“同心圆”征的检测问题，使用双向特征金字塔网络，并将注意力机制加入YOLOv5s网络，形成基于YOLOv5s＿BiFPN＿SE框架的儿童肠套叠“同心圆”征检测模型.该模型检测的精确率、召回率、F1分数、mAP@0.5分别达到了91.33%、90.73%、91.03%、88.77%,性能更优于YOLOv5s.
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| 关 键 词： | 目标检测 肠套叠 超声图像 “同心圆”征 双向特征金字塔网络 注意力机制 |
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