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公开(公告)号:CN112184684A
公开(公告)日:2021-01-05
申请号:CN202011074796.7
申请日:2020-10-09
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种改进的YOLO‑v3算法及其在肺结节检测中的应用,首先对YOLO‑v3算法的检测框损失函数进行优化,并根据平均交并比对锚框进行优化;接着对获取的数据集进行图像缩放,并将输入图像进行单元格划分和特征提取,完成对YOLO‑v3算法的改进;然后获取Luna16数据集,并对所述Luna16数据集中的图像进行预处理,所述预处理包括将CT图像灰度数值转换成HU值,然后生成掩膜,最后归一化,统一大小;接着将预处理后的所述图像分别进行90度、180度和270度的翻转,并按照PASCAL VOC的命名规则重命名,将所有数据转换成VOC格式的数据集,同时,然后将数据集中划分出的训练集输入改进后的YOLO‑v3算法进行特征提取,并生成结节预测框和预测置信概率,提高检测精度。