基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统

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基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统
申请号:CN202411124405
申请日期:2024-08-16
公开号:CN119006916B
公开日期:2025-04-11
类型:发明专利
摘要
本发明属于医学图像处理技术领域,具体涉及基于YOLOv8的原发性中枢神经系统淋巴瘤检测分类方法及系统,包括:收集原发性中枢神经系统弥漫大B细胞淋巴瘤、颅内转移瘤、胶质母细胞瘤患者的MRI图像数据;对MRI图像数据进行处理,筛选出MRI图像中含有肿瘤的图像,与随机选取的患者无肿瘤图像组成数据集,将数据集分为训练集、验证集、测试集;对训练集、验证集中的图像进行标注;训练YOLOv8目标检测模型;采用分类损失更新模型的权重;评估目标检测模型的目标检测和分类性能。本发明能够成功检测PCNS‑DLBCL肿瘤,同时可以与GBM、BM相鉴别,具有较高的准确性和鲁棒性。
技术关键词
检测分类方法 中枢神经系统 弥漫大B细胞淋巴瘤 胶质母细胞瘤患者 原发性 肿瘤 训练集 医学图像处理技术 图片 检测模型训练 数据 可视化工具 特征金字塔 样本 预测特征 模块 融合特征 网络结构
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