CT影像阶段化目标检测方法研究

摘要：

CT是临床最常用的影像学检查之一,CT影像的计算机辅助诊断技术具有重要的临床意义.为优化CT影像目标检测,分别采用8种不同目标检测算法对肝血管瘤增强CT的图像、脑动脉狭窄CTA图像和结肠息肉CT图像进行检测研究,比较不同算法的适用性.首先,对肝血管瘤增强CT图像、脑动脉狭窄CTA和结肠息肉CT图像进行标注并制作数据集.其次,采用不同参数优化算法,并绘制AP-epoch和AP-FPS曲线以比较不同算法的检测性能.实验结果表明,PPYOLOv2在不同数据集中的AP,AP50,AP75和Recall均达到最优,预测边界框紧贴待检目标,预测置信度较高,并且具有良好的泛化能力和鲁棒性.

关键词：目标检测、深度学习算法、CT、CTA

所属期刊栏目：50

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2023-09-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：455-464