【技术实现步骤摘要】
：本专利技术属于医学影像领域，特别是涉及基于改进yolov5与cbma的帕金森早期医疗影像的识别方法。
技术介绍
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技术介绍
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1、帕金森病(parkinson's disease,pd)是一种常见的中枢神经系统退行性疾病，具有逐渐恶化的病程。传统的诊断方法主要依赖临床症状和医生的经验，但这些方法往往在病变已经发展到一定程度后才能做出准确诊断。
2、现有技术包括：手动诊断方法：主要依赖医生对病人症状的观察和解析，缺乏量化分析，易受主观因素影响。基础机器学习方法：使用传统的机器学习算法(如svm、决策树等)对mri图像进行分析，但这些方法通常需要手工提取特征，工作量大且容易遗漏重要信息。初级深度学习方法：使用基础的深度学习模型如cnn进行图像分析，但缺乏针对复杂和多变的帕金森病变区域的有效识别。双阶段目标检测方法：虽然能较好地检测图像中的目标，但计算量大，不适用于需要快速准确诊断的场合。
3、现有技术存在的问题：准确性和效率：现有的技术要么准确性不高，要么计算复杂度太大，难以在实际应用中得到广泛使用。通用性和特异性：多数现有的算法缺乏对帕金森病特殊需求的定制，如对小范围病变区域的精确识别模型优化：现有模型往往没有进行针对性的优化，如模型剪枝、特征融合等，导致模型冗余度高，运行效率低。
技术实现思路
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技术实现思路
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1、针对现有技术的不足，本专利技术提出了基于改进yolov5与cbma的帕金森早期医疗影像的识别方法，其核心是应用改进
2、为了实现该方法，本专利技术提供了一个完整的深度学习模型框架，包括输入层、多个卷积层、注意力机制层、特征融合层、模型优化策略以及输出层，以满足帕金森病早期影像识别的特殊需求。具体包含如下内容：
3、基于改进yolov5与cbma的帕金森早期医疗影像的识别方法，具体步骤如下：
4、s1：数据准备和预处理：收集帕金森病患者的mri和qsm影像数据；
5、s2：数据增强：应用特定算法对收集的mri和qsm影像进行数据增强，以提升模型的诊断准确性；
6、s3：模型构建：构建一个基于改进的yolov5算法的深度学习模型；
7、s4：引入注意力机制：在深度学习模型中集成cbma注意力机制，该机制使模型能够自动识别并关注图像中的重要特征区域；
8、s5：模型优化：应用模型剪枝技术，减小模型的参数量和计算复杂度；
9、s6：模型应用：将优化后的模型应用于帕金森病早期图像的识别中。
10、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s2中的数据增强技术的具体功能如下：
11、t1：数据增强技术包括矩形纵横比变换，在同一批次中调整图像的宽度和高度，以加快训练速度并最小化多余的黑边，减少计算量；
12、t2：数据增强技术进一步包括图像的尺寸变换和缩放，通过缩放矩形区域的宽度和高度来实现，以提高模型的泛化能力；
13、t3：数据增强技术进一步包括最小化图像中的黑边，通过优化变换算法来减少计算资源的浪费；
14、t4：数据增强技术进一步包括cutout数据增强，即在训练模型时随机剪切帕金森mri图像的一部分，以引入一定量的遮挡和缺失信息；
15、t5：该数据增强技术目的在于充分利用有限的mri图像数据，以提高模型对帕金森病早期诊断的准确性和鲁棒性。
16、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s3中基于改进的yolov5算法的具体结构如下：
17、k1：输入端：接收预处理和数据增强后的帕金森mri图像；
18、k2：主干层：基于卷积神经网络，负责图像特征的基础提取；
19、k3：特征融合层：采用特征金字塔网络进行特征层次的融合；
20、k4：检测网络：负责最终目标检测，包括边界框和类别预测；
21、其中结构之间的连接关系：输入端与主干层直接连接；主干层与特征融合层直接连接；特征融合层与检测网络直接连接。
22、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s4中cbma注意力机制的具体操作流程如下：
23、t1：使用通道注意力模块，处理特征图的通道维度，包括t1-1至t1-3：
24、t1-1：输入特征图f经过maxpool和avgpool层，将其维度从c×h×w压缩至c×1×1；
25、t1-2：经过shared mlp模块，包括两次线性变换和一个relu激活；
26、t1-3：通过sigmoid激活函数得到通道注意力的输出结果；
27、t2：使用空间注意力模块，处理特征图的空间维度，包括t2-1至t2-4：
28、t2-1：将cam的输出通过最大池化和平均池化得到两个1×h×w的特征图；
29、t2-2：通过concat操作进行特征图拼接；
30、t2-3：通过一个7×7卷积核进行卷积操作；
31、t2-4：通过sigmoid激活函数得到空间注意力的特征图。
32、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s4中cbma注意力机制的具体计算公式如下：
33、通道注意力模块：
34、其中，mc(f)是通道注意力模块的输出结果，σ是sigmoid激活函数；w1和w0分别代表mlp模块中的权重矩阵；和是特征图f经过平均池化和最大池化后的结果；
35、空间注意力模块：
36、其中，ms(f)是空间注意力模块的输出结果，f7*7是卷积核大小为7×7的卷积操作；是特征图f经过平均池化和最大池化后的结果。
37、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述k3特征融合层为neck特征融合层的具体操作流程如下：
38、y1：特征金字塔网络：接收来自cbma注意力机制的20×20深特征层；通过上采样，将这些特征传递至40×40和80×80的中特征层和浅特征层；结果是获得了包含更强图像语义信息的底层特征图；
39、y2：路径聚合网络：接收来自fpn的浅特征层；通过卷积提取和下采样，将这些特征逐层向上传递至中、深特征层。
40、作为本专利技术的一种优选技术方案，所述s5中模型优化具体操作流程如下：
41、f1：使用neck特征融合层中的批量归一化层的缩放因子γ来评估各通道的重要性；
42、f2：根据通道评估结果，设定一个剪枝阈值；
43、f3：移本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：具体步骤如下：
2.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：所述S2中的数据增强技术包括矩形纵横比变换，在同一批次中调整图像的宽度和高度，以加快训练速度并最小化多余的黑边，减少计算量；
3.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：所述S3中基于改进的YOLOv5算法的具体结构如下：
4.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：所述S4中CBMA注意力机制的具体操作流程如下：
5.根据权利要求1所述的基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：所述S4中CBMA注意力机制的具体计算公式如下：
6.根据权利要求3所述的基于改进YOLOv5与CBMA的帕金森早期医疗影像的识别方法，其特征在于：所述K3特征融合层为Neck特征融合层的具体操作流程如下：
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