Mandibular fracture detection with 3M-YOLOv5 network based on enhanced feature extraction capability

Q3 Materials Science
Tao ZHOU, Yuhu DU, Daozong SHI, Caiyue PENG, Huiling LU
{"title":"Mandibular fracture detection with 3M-YOLOv5 network based on enhanced feature extraction capability","authors":"Tao ZHOU, Yuhu DU, Daozong SHI, Caiyue PENG, Huiling LU","doi":"10.37188/ope.20233121.3178","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"é’ˆå¯¹äººå·¥æ™ºèƒ½è¾ åŠ©éª¨æŠ˜éƒ¨ä½æ²»ç–—æ—¶ç”±äºŽéª¨æŠ˜éƒ¨ä½é€šå¸¸ä¼´éšç€å‡ºè¡€ç­‰ç—‡çŠ¶ï¼Œä¸åŒä½“ä½æ‰€æ‹æ‘„çš„CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不å 分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-YOLOv5ç½‘ç»œæ¥æ£€æµ‹ä¸‹é¢Œéª¨éª¨æŠ˜éƒ¨ä½ã€‚åœ¨ç‰¹å¾æå–ç½‘ç»œä¸­é‡‡ç”¨å¯†é›†æ¨¡å—ï¼Œåˆ©ç”¨å¯†é›†è¿žæŽ¥ç‰¹æ€§æé«˜ç½‘ç»œçš„ç‰¹å¾æå–èƒ½åŠ›ï¼›é‡‡ç”¨å±€éƒ¨å ¨å±€æ³¨æ„åŠ›æ¨¡å—æ¥æå–CTå½±åƒçš„å ¨å±€ä¿¡æ¯ï¼›æž„é€ ä¸€ä¸ªè½»é‡åŒ–çš„å¤šå°ºåº¦å¯†é›†å—ï¼Œä»¥è¾ƒå°‘çš„å‚æ•°é‡æå–éª¨æŠ˜éƒ¨ä½çš„å¤šå°ºåº¦ç‰¹å¾ï¼›åœ¨ç‰¹å¾å¢žå¼ºç½‘ç»œä¸­è®¾è®¡è·¨ç»´åº¦åŒå‘ç‰¹å¾èžåˆæ¨¡å—ï¼Œä½¿å¾—ç‰¹å¾å›¾çš„é«˜åº¦ã€å®½åº¦ä»¥åŠé€šé“ä¹‹é—´æœ‰æ‰€äº¤äº’ï¼ŒåŒæ—¶å¼•å ¥å¯è®­ç»ƒçš„æƒé‡æ¥å¹³è¡¡ä¸åŒå°ºåº¦ç‰¹å¾å›¾çš„èžåˆé‡è¦æ€§ã€‚ä¸ºäº†éªŒè¯3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,在置信度阈值取0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别为99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的下颌骨骨折CTå½±åƒæ£€æµ‹ç½‘ç»œèƒ½å¤Ÿè¾ƒå¥½åœ°æ£€æµ‹å‡ºå½±åƒä¸­çš„éª¨æŠ˜éƒ¨ä½ï¼Œè¾ åŠ©åŒ»ç”Ÿåˆ¶å®šæ²»ç–—æ–¹æ¡ˆã€‚","PeriodicalId":39778,"journal":{"name":"Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering","volume":"51 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2023-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.37188/ope.20233121.3178","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"Q3","JCRName":"Materials Science","Score":null,"Total":0}
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Abstract

é’ˆå¯¹äººå·¥æ™ºèƒ½è¾ åŠ©éª¨æŠ˜éƒ¨ä½æ²»ç–—æ—¶ç”±äºŽéª¨æŠ˜éƒ¨ä½é€šå¸¸ä¼´éšç€å‡ºè¡€ç­‰ç—‡çŠ¶ï¼Œä¸åŒä½“ä½æ‰€æ‹æ‘„çš„CT影像存在较大差异,骨折部位大小不一,以及受到出血部位以及周围组织的干扰,骨折部位的特征提取不å 分、骨折部位检测精度不高的问题,设计了一种3M-YOLOv5ç½‘ç»œæ¥æ£€æµ‹ä¸‹é¢Œéª¨éª¨æŠ˜éƒ¨ä½ã€‚åœ¨ç‰¹å¾æå–ç½‘ç»œä¸­é‡‡ç”¨å¯†é›†æ¨¡å—ï¼Œåˆ©ç”¨å¯†é›†è¿žæŽ¥ç‰¹æ€§æé«˜ç½‘ç»œçš„ç‰¹å¾æå–èƒ½åŠ›ï¼›é‡‡ç”¨å±€éƒ¨å ¨å±€æ³¨æ„åŠ›æ¨¡å—æ¥æå–CTå½±åƒçš„å ¨å±€ä¿¡æ¯ï¼›æž„é€ ä¸€ä¸ªè½»é‡åŒ–çš„å¤šå°ºåº¦å¯†é›†å—ï¼Œä»¥è¾ƒå°‘çš„å‚æ•°é‡æå–éª¨æŠ˜éƒ¨ä½çš„å¤šå°ºåº¦ç‰¹å¾ï¼›åœ¨ç‰¹å¾å¢žå¼ºç½‘ç»œä¸­è®¾è®¡è·¨ç»´åº¦åŒå‘ç‰¹å¾èžåˆæ¨¡å—ï¼Œä½¿å¾—ç‰¹å¾å›¾çš„é«˜åº¦ã€å®½åº¦ä»¥åŠé€šé“ä¹‹é—´æœ‰æ‰€äº¤äº’ï¼ŒåŒæ—¶å¼•å ¥å¯è®­ç»ƒçš„æƒé‡æ¥å¹³è¡¡ä¸åŒå°ºåº¦ç‰¹å¾å›¾çš„èžåˆé‡è¦æ€§ã€‚ä¸ºäº†éªŒè¯3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集上进行消融实验和对比实验。实验结果表明,在置信度阈值取0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别为99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的下颌骨骨折CTå½±åƒæ£€æµ‹ç½‘ç»œèƒ½å¤Ÿè¾ƒå¥½åœ°æ£€æµ‹å‡ºå½±åƒä¸­çš„éª¨æŠ˜éƒ¨ä½ï¼Œè¾ åŠ©åŒ»ç”Ÿåˆ¶å®šæ²»ç–—æ–¹æ¡ˆã€‚
基于增强特征提取能力的3M-YOLOv5网络下颌骨折检测
针对oººå·¥æ™ºèƒ½è¾åŠ©éª¨æŠ˜éƒ¨o½æ²»ç–—时由oºŽéª¨æŠ˜éƒ¨o½é€šå¸¸o¼´éšç€å‡ºè¡€ç-‰ç—‡çŠ¶ï¼Œo¸åŒo½“o½æ‰€æ‹æ‘„çš„CT影像å-˜åœ¨è¾ƒå¤§å·®å¼‚,骨折部o½å¤§å°o¸o¸€ï¼Œo»¥åŠå—到出血部o½o»¥åŠå‘¨å›´ç»„织的干扰,骨折部o½çš„特征提取o¸å分、骨折部o½æ£€æµ‹ç²¾åº¦o¸é«˜çš„问题,设计oº†o¸€ç§3M-YOLOv5网络来检测o¸‹é¢Œéª¨éª¨æŠ˜éƒ¨o½ã€‚在特征提取网络¸o -采用密集模块,利用密集连接特性提高网络的特征提取能力;采用局部å¨å±€æ³¨æ„åŠ›æ¨¡å—来提取CT影像的å¨å±€o¿¡æ¯ï¼›æž„é€o¸€o¸ªè½»é‡åŒ–的多尺度密集块,o»¥è¾ƒå°‘的参数量提取骨折部o½çš„多尺度特征;在特征增强网络¸o -设计跨维度双向特征融合模块,o½¿å¾—特征图的高度、宽度o»¥åŠé€šé“o¹‹é—´æœ‰æ‰€oº¤oº’,同时引å¥å¯è®-练的权重来平衡o¸åŒå°ºåº¦ç‰¹å¾å›¾çš„融合重要性。o¸ºoº†éªŒè¯3M-YOLOv5网络的有效性,在自建数据集o¸Šè¿›è¡Œæ¶ˆèžå®žéªŒå’Œå¯¹æ¯”实验。实验结果表明,在置a¿¡åº¦é˜ˆå€¼å–0.5时,3M-YOLOv5网络的mAP值、F1值、召回率、精确率分别o¸º99.17%,99.06%,98.81%和99.32%。所提出的o¸‹é¢Œéª¨éª¨æŠ˜CT影像检测网络能够较好地检测出影像¸o -的骨折部o½ï¼Œè¾åŠ©åŒ»ç”Ÿåˆ¶å®šæ²»ç–—方案。
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Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering
Guangxue Jingmi Gongcheng/Optics and Precision Engineering Materials Science-Electronic, Optical and Magnetic Materials
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