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用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法
文献摘要：
为了预防烟雾病引发的并发症威胁患者生命,需要对烟雾病进行及时有效的诊断.本文提出了一种改进的Faster RCNN算法用于烟雾病检测.首先,提取颈内动脉数字减影血管造影(Digital subtraction angiography,DSA)图像,并进行数据增强,训练集、验证集和测试集之比为6:2:2.使用ResNet101网络作为特征提取网络,避免血管特征在卷积和池化过程中产生模糊或丢失;结合区域生成网络(Region proposal network,RPN),定位烟雾病病灶的位置;再将Faster RCNN模型中的ROI Pooling替换为ROI Align进行特征映射,避免由量化带来的误差影响.本文采用平均精度(Average precision,AP)作为算法检测性能的评估指标,所用方法对正常样本和烟雾病样本检测的AP分别为99.23％和89.39％.实验结果表明,该方法可以实现烟雾病的快速有效检测,可在复杂的血管网中准确检测烟雾病病灶的位置,为烟雾病辅助诊断提供一定的技术支持.
文献关键词：
烟雾病检测;数字减影血管造影;深度学习;Faster RCNN;特征提取
中图分类号：
作者姓名：
徐佳薇;武杰;雷宇;顾宇翔
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院,上海 200093;复旦大学附属华山医院神经外科,上海 200040
文献出处：
引用格式：
[1]徐佳薇;武杰;雷宇;顾宇翔-.用于烟雾病检测的Faster RCNN改进算法)[J].数据采集与处理,2022(06):1391-1400
A类：
烟雾病检测
B类：
Faster,RCNN,改进算法,颈内动脉,数字减影血管造影,Digital,subtraction,angiography,DSA,数据增强,训练集,验证集,测试集,之比,ResNet101,特征提取网络,血管特征,池化,生成网络,Region,proposal,network,RPN,ROI,Pooling,Align,特征映射,误差影响,Average,precision,AP,检测性能,快速有效,有效检测,血管网,辅助诊断
AB值：
0.36434
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