CT影像阶段化目标检测方法研究

作者：王笑天; 李博; 康晓东^*; 刘汉卿; 韩俊玲; 杨靖怡

来源：计算机科学, 2023, 50(S1): 465-474.

• 目标检测
• 深度学习算法
• CT
• CTA

CT是临床最常用的影像学检查之一，CT影像的计算机辅助诊断技术具有重要的临床意义。为优化CT影像目标检测，分别采用8种不同目标检测算法对肝血管瘤增强CT的图像、脑动脉狭窄CTA图像和结肠息肉CT图像进行检测研究，比较不同算法的适用性。首先，对肝血管瘤增强CT图像、脑动脉狭窄CTA和结肠息肉CT图像进行标注并制作数据集。其次，采用不同参数优化算法，并绘制AP-epoch和AP-FPS曲线以比较不同算法的检测性能。实验结果表明，PPYOLOv2在不同数据集中的AP,AP50,AP75和Recall均达到最优，预测边界框紧贴待检目标，预测置信度较高，并且具有良好的泛化能力和鲁棒性。

• 单位
  天津医科大学