一种基于YOLOv5的微乳头检测系统技术方案

本发明专利技术提供了一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，包括肺腺癌病理图像获取模块、检测模型训练模块和微乳头检测模块；检测模型训练模块中的特征提取模块在BottleneckCSP网络结构的基础上增加一层特征提取来得到浅层特征图，使特征提取模块的下采样的倍数减少一半；特征融合模块对浅层特征图进行下采样并与深层特征图进行拼接，使浅层特征图与深层特征图的特征相融合，从而增强网络对小目标的检测能力；预测模块将GIoU损失替换为CIoU损失，对预测框进行优化，提高了预测框回归的速度和精度，更适合于对微乳头的检测。适合于对微乳头的检测。适合于对微乳头的检测。

【技术实现步骤摘要】
一种基于YOLOv5的微乳头检测系统


[0001]本专利技术属于病理图像处理领域，具体涉及一种基于YOLOv5的微乳头检测系统。

技术介绍

[0002]本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
[0003]根据美国癌症协会的统计，每年有超过15万名患者死于肺癌，是世界上扩散最广泛的癌症之一，其总体发病率在世界范围内整体呈上升趋势。根据组织学特点和细胞类型以及对传统治疗的反应，可以将肺癌划分为非小细胞肺癌和小细胞肺癌两种主要类型，其中非小细胞肺癌约占肺癌的80％。
[0004]肺腺癌是非小细胞肺癌中常见的类型之一，起源于支气管粘膜腺上皮，约占全部肺癌的45％，较容易发生于女性及抽烟者。在相关临床病理及随访资料结果的肺腺癌病例中发现，微乳头型肺腺癌是一种类型独特的肺腺癌，微乳头型腺癌的预后很差，很容易出现术后的复发和转移。微乳头型肺腺癌中的微乳头结构成分侵袭性强，易转移，具有高度的恶性潜能，可以与肺泡壁相连，也可以呈环状结构漂浮在肺泡腔中，瘤细胞小、呈立方状，是影响预后的重要因素，该病理形态的出现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，其特征是，包括：肺腺癌病理图像获取模块，其用于实时获取肺腺癌病理图像并传输至微乳头检测模块；检测模型训练模块，其用于对基于YOLOv5的微乳头检测模型进行训练，得到微乳头检测模型并传输至微乳头检测模块；所述检测模型训练模块包括特征提取模块和特征融合模块；所述特征提取模块在BottleneckCSP网络结构的基础上增加一层特征提取来得到浅层特征图，使特征提取模块的下采样的倍数减少一半；所述特征融合模块对浅层特征图进行下采样并与深层特征图进行拼接；微乳头检测模块，将肺腺癌病理图像输入微乳头检测模型，检测微乳头并进行标注。2.如权利要求1所述的一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，其特征是，所述特征提取模块输出四个尺度不同的特征图至特征融合模块；所述特征融合模块将FPN和PAN结构相结合，对特征提取模块得到四个尺度不同的特征图进行多尺度融合处理。3.如权利要求1所述的一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，其特征是，所述检测模型训练模块还包括：训练集构建模块、输入模块和预测模块。4.如权利要求3所述的一种基于YOLOv5的微乳头检测系统，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑元杰，高远，丁艳辉，姜岩芸，隋晓丹，
申请(专利权)人：山东师范大学，
类型：发明
国别省市：