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申请/专利权人：广州医科大学附属番禺中心医院(广州市番禺区中心医院、广州市番禺区人民医院)
摘要：本发明公开了基于改进YOLOv8深度学习的下肢CTA钙化检测方法及系统，其方法包括步骤：进行下肢动脉CTA图像预处理，获取下肢动脉CTA图像，将CTA图像调整到标准尺寸大小，对下肢动脉CTA图像数据进行归一化处理；构建改进的YOLOv8网络模型，将深度可分离卷积和坐标注意力机制加入到YOLOv8网络模型的Backbone模块中；将预处理后的下肢动脉CTA图像数据送入到改进的YOLOv8网络模型中进行训练与验证，并使用测试集进行测试；将待检测的下肢动脉CTA图像输入到训练得到的最优改进的模型中，通过模型输出检测斑块类型结果并给出辅助诊疗方案。本发明能够自动、快速、准确地检测出下肢动脉中的钙化区域，并根据钙化区域的程度自动给出治疗方案，减少医生的工作量，提高检测的效率和准确性。
主权项：1.基于改进YOLOv8深度学习的下肢CTA钙化检测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、进行下肢动脉CTA图像预处理，通过获取下肢动脉CTA图像，将CTA图像调整到标准尺寸大小，并对下肢动脉CTA图像数据进行归一化处理；S2、构建改进的YOLOv8网络模型，将深度可分离卷积和坐标注意力机制加入到YOLOv8网络模型的Backbone模块中；S3、将预处理后的下肢动脉CTA图像数据送入到改进的YOLOv8网络模型中进行训练与验证，并使用测试集进行测试，再通过多个评价指标评估模型的最终性；S4、将待检测的下肢动脉CTA图像输入到训练得到的最优改进的模型中，通过模型输出检测斑块类型结果并给出辅助诊疗方案。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广州医科大学附属番禺中心医院(广州市番禺区中心医院、广州市番禺区人民医院) 基于改进YOLOv8深度学习的下肢CTA钙化检测方法及系统
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