【摘 要】
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为便于慢性肾脏疾病的计算机辅助诊断,提出一种基于DYOLO神经网络学习模型的自动超声图像肾脏检测方法。将YOLOv3和可变形卷积网络集成在一个端到端学习框架中,使得DYOLO可根据肾脏的大小和形状自适应调节接收域,以适应肾脏的各种纹理特征形变,实现临床超声图像中肾脏的自动检测。在自制Kidney Detec超声图像肾脏检测数据集上的实验结果表明,该方法在DYOLO网络模型的图像输入尺寸为416像素
【机 构】
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青岛大学计算机科学技术学院,青岛大学附属医院腹部超声科,山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61303079)。
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为便于慢性肾脏疾病的计算机辅助诊断,提出一种基于DYOLO神经网络学习模型的自动超声图像肾脏检测方法。将YOLOv3和可变形卷积网络集成在一个端到端学习框架中,使得DYOLO可根据肾脏的大小和形状自适应调节接收域,以适应肾脏的各种纹理特征形变,实现临床超声图像中肾脏的自动检测。在自制Kidney Detec超声图像肾脏检测数据集上的实验结果表明,该方法在DYOLO网络模型的图像输入尺寸为416像素×416像素和608像素×608像素的情况下分别取得了89.6%和90.5%的平均精度均值,相比基于深度
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