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基于深度图像感知的轻量化血浆识别算法研究
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作者 张瀚文 孙渝 +5 位作者 江浩 胡金田 罗刚银 李栋 曹维娟 邱香 《生物医学工程学杂志》 北大核心 2025年第1期123-131,139,共10页
临床使用疑似溶血血浆易引发体外溶血症,其症状包括心衰、严重贫血等。将深度学习方法应用于血浆图像能显著提高识别精度,因此本文提出一种基于改进型“你只看一次”系列网络第5代版本(YOLOv5)的血浆品质检测模型。然后,在血浆数据集上... 临床使用疑似溶血血浆易引发体外溶血症,其症状包括心衰、严重贫血等。将深度学习方法应用于血浆图像能显著提高识别精度,因此本文提出一种基于改进型“你只看一次”系列网络第5代版本(YOLOv5)的血浆品质检测模型。然后,在血浆数据集上引入本文模型和评价体系,最终分类识别的平均精度均值达到98.7%。本文实验结果表明,通过算法网络中的全维动态卷积、分离式核注意力池化、残差双向信息融合以及重参数化模块组合,能高效获取空间映射特征信息,提高血浆品质检测的平均识别精确度。综上,本文方法可以实现对血浆图像的高效检测,为预防体外溶血症提供了一种具有应用价值的检测方法。 展开更多
关键词 全维动态卷积 分离式核注意力池化 残差双向融合特征金字塔网络 连续重参数化卷积
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