一种结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质。该检测方法包括：获取结直肠息肉图像数据集，并裁剪掉无关信息，对数据集进行标注；使用K‑Means++聚类算法获取数据集中特征图的先验框，使用数据增强技术以提高检测的效率和准确性；对YOLOv7目标检测算法进行改进，将其中的耦合检测头替换为具有隐式知识的高效解耦头，充分利用隐含信息并防止分类和回归任务之间相互干扰；加入全局注意力机制，提升从主干网络的浅层特征图中提取通道和空间信息的能力；对SPPCSPC模块进行优化，减少模型参数和提高收敛速度；最后对改进模型进行训练和测试，得到息肉检测模型，提高了计算机辅助诊断的准确性和效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于医学图像检测，具体涉及结直肠息肉检测方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

1、结直肠癌已成为世界上第三大常见的恶性肿瘤，其中大多数是由于结直肠息肉的恶化演变而成。结肠镜检查是识别和切除息肉的最有效工具之一，及早发现和切除治疗结肠中的癌前息肉可以有效降低癌症的发病率和死亡率。据最近的一项研究表明，结肠镜检查中息肉的误检率高达26.3%。在没有计算机的帮助下，诊断的准确性取决于临床医生的专业知识和经验，并且偶尔会受到临床医生专注力的影响。因此，计算机辅助诊断系统对于息肉检查是必要的。

2、传统的机器学习检测方法依赖于手动特征提取，无法完全利用图像中的隐式特征，并且通常存在精度低的问题。随着深度学习的兴起，卷积神经网络逐渐成为息肉检测任务的主流。然而，由于不同的医院、扫描仪模型、成像协议、检查程序和患者群体等因素，当数据特征的分布差异较大时，模型的检测性能可能会大大降低。此外，肠道内包含许多类似于息肉的结构，包括结肠褶皱、血管、镜面光、气泡等，这些因素可能会对息肉检测有较大的干扰。因此，目前的检测方法仍然存在较多的误诊和漏诊，计算机辅本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种结直肠息肉检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

2.如权利要求1所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤S1中，获取息肉图像数据集和预处理包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤S13中，真实边界框标注为，使用Labelimg对图像中的息肉目标进行框选，获得息肉在图像中的位置信息和尺寸信息，并保存为标签文件。

4.如权利要求2所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤S14中，数据增强技术为，通过使用旋转、翻转、缩放和颜色变换来扩充数据集。

5.如权利要求1所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于...

【技术特征摘要】

1.一种结直肠息肉检测方法，其特征在于，包括以下具体步骤：

2.如权利要求1所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤s1中，获取息肉图像数据集和预处理包括以下步骤：

3.如权利要求2所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤s13中，真实边界框标注为，使用labelimg对图像中的息肉目标进行框选，获得息肉在图像中的位置信息和尺寸信息，并保存为标签文件。

4.如权利要求2所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤s14中，数据增强技术为，通过使用旋转、翻转、缩放和颜色变换来扩充数据集。

5.如权利要求1所述的结直肠息肉检测方法，其特征在于，步骤s21中，隐式知识是指隐含在模型中与观察无关的知识，通过推理阶段的预计算简化为向量，与前一个或后一个卷积层的偏置和权重以加法和乘法的方式相结合，

6.如权利要求5所述的的结直肠息肉检测方法，其特征在于，所述具有隐式知识...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡新军，薛钦原，田建平，陈满骄，
申请(专利权)人：四川轻化工大学，
类型：发明
国别省市：