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摘要：本发明属于医学图像处理技术领域，具体涉及基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统，包括：收集原发性中枢神经系统弥漫大B细胞淋巴瘤、颅内转移瘤、胶质母细胞瘤患者的MRI图像数据；对MRI图像数据进行处理，筛选出MRI图像中含有肿瘤的图像，与随机选取的患者无肿瘤图像组成数据集，将数据集分为训练集、验证集、测试集；对训练集、验证集中的图像进行标注；训练YOLOv8目标检测模型；采用分类损失更新模型的权重；评估目标检测模型的目标检测和分类性能。本发明能够成功检测PCNS‑DLBCL肿瘤，同时可以与GBM、BM相鉴别，具有较高的准确性和鲁棒性。
主权项：1.基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：获取原发性中枢神经系统弥漫大B细胞淋巴瘤、颅内转移瘤、胶质母细胞瘤患者的MRI图像数据；S2：对MRI图像数据进行处理，筛选出MRI图像中含有肿瘤的图像，与随机选取的患者无肿瘤图像组成数据集，将数据集分为训练集、验证集、测试集；S3：对训练集、验证集中的图像进行标注，包括：创建矩形框框选对应的目标区域，确定位置和分类，对含有肿瘤的图像，矩形框仅覆盖肿瘤区域，对无肿瘤图像，矩形框尽量覆盖颅内最大面积，保存标注后的图像；S4：训练YOLOv8目标检测模型，训练前设定初始锚框，使用训练集进行模型训练，在初始锚框的基础上训练得到预测边界框，计算预测边界框和真实边界框之间的差值，根据差值进行反向更新，迭代调整模型参数；S5：评估YOLOv8目标检测模型，将验证集的图像输入至S4训练后的YOLOv8目标检测模型中进行特征提取，输出检测结果，包括边界框的坐标、边界框的置信度，以及每个类别的预测概率；采用精确率、召回率以及精确率、召回率的调和均值作为指标评估YOLOv8目标检测模型的目标检测和分类性能。
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百度查询： 江苏省人民医院(南京医科大学第一附属医院) 南京邮大医疗信息技术有限公司 基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统
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