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摘要：本发明公开了一种基于多层次硬极化特征融合的TCT涂片自动检测系统，其包括YOLO‑TCT模型，YOLO‑TCT模型由对YOLOv8进行改进得到，改进在于将YOLOv8骨干网络中的C2f模块替换为MLHP‑C2f模块。通过消融实验证明，在YOLOv8‑L基础上单独添加ML、PSA或HPSA时进行特征融合会对模型的性能产生负面的影响，只有当结合ML和HPSA时，模型才实现了最佳的mAP0.5:0.95和mAP0.5，展示了MLHP结构的合理性和优越性。不同模型对比实验结果显示，在针对高分辨率宫颈细胞TCT涂片图像的检测中，YOLO‑TCT检测精确度上显著优于其他模型系统。
主权项：1.基于多层次硬极化特征融合的TCT涂片自动检测系统，其特征在于：包括YOLO-TCT模型，所述YOLO-TCT模型由对YOLOv8进行改进得到，所述改进在于将YOLOv8骨干网络中的C2f模块替换为MLHP-C2f模块，所述MLHP-C2f模块包括依次连接的第一卷积层、Split层、n个Bottleneck层、Concat层、第二卷积层和硬极化自注意力层，第一卷积层、Split层、各个Bottleneck层的输出还直接输入到Concat层，第一卷积层的输入和第二卷积层的输出融合后输入硬极化自注意力层；所述硬极化自注意力层是将极化自注意力模块中的Sigmoid函数替换为HardSigmoid函数后得到的，HardSigmoid函数的公式如下：HardSigmoidx＝max0,min1,α*x+β1其中，α是斜率参数，β是偏置参数；α设为16，β设为13，以确保当x在[-3,3]范围内时，HardSigmoid函数能够紧密近似Sigmoid函数，对于超出此范围的输入，输出被限制在0到1之间。
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百度查询： 重庆大学 重庆大学附属肿瘤医院 基于多层次硬极化特征融合的TCT涂片自动检测系统
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