公开(公告)号：CN118982496A

公开(公告)日：2024-11-19

申请号：CN202410837731.5

申请日：2024-06-26

申请人： 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)

发明人： 王倩 ,  汪严生 ,  黄晨 ,  樊景辉 ,  唐郁宽 ,  庄炜钊 ,  赵玮 ,  刘和祝

IPC分类号： G06T7/00 ,  G16H50/20 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06V10/774 ,  G06V10/764 ,  G06V10/25

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。