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摘要
目的 解决临床过程中医生利用胆囊超声图像进行结石和息肉鉴别时费时费力的问题。方法 选取超声科采集的200张临床胆囊超声图像作为初始数据集，通过引入BiFPN结构和EIOU损失函数对YOLOv5s模型进行改进。首先对初始数据集进行数据增强，然后将增强后的数据集送入改进后的YOLOv5s模型中进行训练。结果 经过300次迭代，改进后的YOLOv5s模型在测试集的平均精度均值达到了89.79%，与同类型模型相比有明显提升。结论 改进后的YOLOv5s模型有效克服了原模型对中小目标检测精度差的问题，且敏感度明显提升，有助于医生进行胆囊超声图像中结石和息肉的识别定位。
- 出版日期2023
