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改进YOLOv8模型实现多类型肺结节检测
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作者 包强强 唐思源 +7 位作者 李擎乾 王乃钰 杨敏 谷宇 赵金亮 高婧博 王嘉欣 曲禹涵 《计算机科学与探索》 北大核心 2025年第2期429-442,共14页
目前,肺结节检测通常是对实性肺结节的单一型检测,不同类型肺结节对应多种肺癌类型,多类型检测有助于提高肺癌的整体检出率,提升治愈率。为实现对实性、混合型、磨玻璃型多类型肺结节检测,对YOLOv8模型进行针对性改进。提出RepViTCAA模... 目前,肺结节检测通常是对实性肺结节的单一型检测,不同类型肺结节对应多种肺癌类型,多类型检测有助于提高肺癌的整体检出率,提升治愈率。为实现对实性、混合型、磨玻璃型多类型肺结节检测,对YOLOv8模型进行针对性改进。提出RepViTCAA模块对主干部分的C2f模块进行改进,提升微小肺结节检测精度并对模型进行轻量化设计。提出ECLA-HSFPN模块,重建模型特征融合部分,提升尺度不固定肺结节检测精度。将KAN网络融入模型当中,基于KAN网络非线性特征学习能力强的特性,进一步提升微小肺结节检测精度,增强模型泛化能力。基于Inner-IoU辅助框思想,对CIoU损失函数进行改进,进一步解决肺结节尺度不固定问题,提升模型检测精度。在LUNA16数据集中进行测试,改进模型相比原模型及YOLOv9、RT-DETR等主流模型各项评价指标均有提升。在4种类型(实性、磨玻璃型、混合型、微小型)肺结节的专项数据集中测试,改进模型检测效果优于原模型。在LUNA16与本地医院的混合数据集中进行泛化性测试,改进模型具有较强的泛化能力。针对多类型肺结节检测任务,模型的改进较为有效,可以准确检测不同类型的肺结节。 展开更多
关键词 多类型肺结节检测 YOLOv8 RepViTCAA ECLA-HSFPN KAN Inner-IoU
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