TY -的A2 -锣,大庆盟——郭Zhitao AU -王,嘉豪AU -王,京华盟——元,锦鲤PY - 2022 DA - 2022/03/31 TI -轻量级YOLOv4的接受域与多个检测肺结核SP - 9465646六世- 2022 AB -肺的特点 肺结核很复杂,手工筛选的成本很高。基于卷积神经网络检测模型是一个重要的辅助诊断方法与人工智能。然而,它也有复杂结构的缺点和大量的参数,和检测准确性需要进一步改善。因此,一种改进的轻量级YOLOv4肺 肺结核提出了名为MIP-MY检测模型。首先,300多个实际案例选择常见的数据集由专业医生,用于评估模型的性能。随后,通过引入反向剩余通道注意力和金字塔池模块,创建一个新的结构MIP和MIP-MY用作骨架提取器,这可能会进一步减少参数的数量和融合上下文信息。那么多个接受域模块添加后的三个有效功能层骨干器,有效地提高了信息提取的能力深功能层,减少了小姐小肺的检出率 肺结核病变。最后,肺 肺结核检测模型MIP-MY轻量级和多个接受域特征是由每个改进模块结合多尺度结构。原YOLOv4相比,模型参数MIP-MY减少了47%,而映射值提高到95.32%,检出率小姐却降低了6%。验证,该模型可以有效地帮助放射科医生的诊断肺 肺结核。SN - 1687 - 5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/9465646 - 10.1155 / 2022/9465646摩根富林明计算智力和神经科学PB - Hindawi KW - ER