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申请/专利权人：中国人民解放军海军军医大学
摘要：本发明提出一种气道信息检测的模型、模型训练方法及其应用方法，包括，收集临床气管镜视频数据，构建数据集；在YOLOv5的基础上替换其主干网络为MobileNetV3以适应移动端应用，并引入一个新型的注意力模块；使用标记好的数据集进行训练，并引入损失函数B‑SIOU，使用mAP0.5作为评价指标来确保其在气管镜图像目标检测任务上的性能；将训练好的模型应用于实际的气道图片目标检测中，辅助医生快速准确地识别气道中的关键信息。本发明通过数据增强和精心设计的损失函数，模型训练过程考虑了提高泛化能力和鲁棒性，不仅提升了模型在不同气道图像上的表现稳定性，还增加了对各种气道情况的适应性。
主权项：1.一种气道信息检测的方法，其特征在于，包括：步骤1：收集临床气管镜视频数据，从中筛选出画质清晰、内容有差异的帧作为样本，并由专业医师标注，包括五种插管位置和肿瘤信息，构建数据集；步骤2：在YOLOv5的基础上替换其主干网络为MobileNetV3以适应移动端应用，并引入一个新型的注意力模块，注意力模块包括通道和空间两个子模块；步骤3：使用标记好的数据集进行训练，并引入损失函数B-SIOU，使用mAP0.5作为评价指标来确保其在气管镜图像目标检测任务上的性能；步骤4：将训练好的模型应用于实际的气道图片目标检测中，辅助医生快速准确地识别气道中的关键信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国人民解放军海军军医大学 一种气道信息检测的模型、模型训练方法及其应用方法
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