典型文献
基于改进YOLO Nano的嵌入式手背静脉检测
文献摘要：
静脉穿刺作为最基本的医疗手段,仍然是医疗工作者面临的一大挑战.针对近红外图像提出一种静脉检测和定位方法.首先,设计基于近红外的可穿刺静脉定位嵌入式系统,采集43名实验对象左右手手背静脉图像,经预处理后建立了含325张手背静脉图像的数据库;其次,改进YOLO Nano算法,通过裁剪网络结构减小模型大小,并缩减输出尺度适应检测目标的尺寸,同时引人空间金字塔结构以提升模型的特征表达能力和计算能力,最终达到更高检测准确率.按7∶3的比例将数据库划分为训练集和测试集并进行标注和数据扩充,并在嵌入式设备上进行了测试.结果表明,改进的YOLO Nano模型参数量减小了 15％,平均精确度由91.68％提升至93.23％,检测时间缩短为529 ms,较YOLO Nano减少了 22％,在检测速度和准确率上均优于原版YOLO Nano,实现了穿刺静脉的快速准确检测与定位.
文献关键词：
静脉检测;近红外成像;YOLO Nano;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
赵德春;田媛媛;陈欢;赵泽翰;陈毅;袁杨
作者机构：
重庆邮电大学生物信息学院,重庆 400065
文献出处：
引用格式：
[1]赵德春;田媛媛;陈欢;赵泽翰;陈毅;袁杨-.基于改进YOLO Nano的嵌入式手背静脉检测)[J].中国生物医学工程学报,2022(06):691-698
A类：
B类：
YOLO,Nano,静脉检测,静脉穿刺,医疗工作,近红外图像,检测和定位,定位方法,可穿,嵌入式系统,名实,实验对象,左右手,手背静脉图像,裁剪,空间金字塔,金字塔结构,特征表达,表达能力,计算能力,高检,检测准确率,训练集,测试集,数据扩充,嵌入式设备,模型参数量,检测时间,ms,检测速度,原版,快速准确,检测与定位,近红外成像
AB值：
0.34602
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