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申请/专利权人：华侨大学
申请日：2024-12-16
公开（公告）日：2025-01-14
公开（公告）号：CN119313887A
专利技术分类：..确定感兴趣区域 [ROI] 或感兴趣体积[2022.01]
专利摘要：本发明公开了基于SCI的脊柱骨微创手术目标实时检测方法及装置，涉及图像处理领域，包括：S1，获取脊柱骨微创手术目标实时灰度图像，对灰度图像进行预处理并标注制作成数据集；S2，构建包括Backbone部分、自蒸馏部分、Neck部分和Head部分的目标检测模型；Backbone部分包括自校准光照增强操作；并基于GIoU损失构建模型的损失函数；S3，将数据集输入目标检测模型，获取自校准光照增强的脊柱骨微创手术目标实时检测的图像。本发明将自校准光照增强与知识蒸馏技术相结合，显著提升脊柱骨微创手术目标实时检测图像的质量；引入SE注意力机制和GIoU损失函数增强模型的特征提取能力和边界框调整精度，提高目标检测的识别率和准确性。
专利权项：1.一种基于SCI的脊柱骨微创手术目标实时检测方法，其特征在于，包括如下步骤：S1，获取脊柱骨微创手术目标实时灰度图像，对灰度图像进行预处理并标注制作成数据集；S2，构建包括Backbone部分、自蒸馏部分、Neck部分和Head部分的目标检测模型；S3，使用目标检测模型对数据集进行处理，获取自校准光照增强的脊柱骨微创手术目标实时检测的图像；其中，所述Backbone部分包括SCI层、SE层和若干交替模块；Backbone部分获取数据集，数据集经过低层次特征处理后，依次经由SCI层和SE层处理，再经由各交替模块依次进行特征提取；每个交替模块输出的特征表示分别输出到自蒸馏部分和Neck部分；所述SCI层执行自校准光照增强；所述SE层采用SE注意力机制进行特征增强；所述Neck部分，获取特征表示，输出若干维度特征图；所述Head部分，获取维度特征图，输出自校准光照增强的脊柱骨微创手术目标实时检测的图像；所述自蒸馏部分，获取来自交替模块的特征表示构建自蒸馏损失；所述自蒸馏损失结合GIoU损失构成所述目标检测模型的总损失函数。
百度查询： 华侨大学 基于SCI的脊柱骨微创手术目标实时检测方法及装置
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