基于改进YOLOv8的CIP肺部CT影像的检测方法

本发明涉及医学图像处理和深度学习网络技术领域，公开了涉及基于改进YOLOv8的CIP肺部CT影像的检测方法，过程为：采集肺部CT影像后提取肺实质图像，输入经过离线训练好的CIP肺部CT影像检测网络，得到包含目标检测框及置信度的图。CIP肺部CT影像检测网络的骨干中用SPD‑Conv模块替换除第一层之外的所有CBS模块，用RV_C2f模块替换骨干和颈部的C2f模块；在颈部的每个RV_C2f模块之后添加CA模块，并采用逐步特征融合策略生成多尺度特征表示。本发明实现了网络的轻量化的同时，采用逐步的特征融合方式，增强了CT影像目标检测的准确性与模型推理效率。