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基于YOLOv5的肺炎CT检测

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神经网络的发展让计算机模拟人类大脑神经元来解释图像,可以准确且迅速地识别图像内容,因此,通过计算机辅助医疗诊断的技术具有一定研究意义.将肺炎CT的检测作为目标检测的分类问题进行考虑,通过YOLOv5提取肺炎CT医学影像的特征,判断患者是否患有肺炎,可以减少医护人员的工作量.最后得到的模型检测效果较好,可以在一定程度上辅助医生诊断.
CT Detection of Pneumonia Based on YOLOv5
The development of neural networks enables computers to simulate human brain neurons to interpret images and identify image content accurately and quickly.Therefore,the technology of computer-aided medical diagnosis has certain research significance.Considering the detection of pneumonia CT as the classification of target detection,can extract the characteristics of pneumonia CT medical images through yolov5 to determine whether the patient has pneumonia,which can reduce the work of medical staff.Finally,the model detection effect is good,which can help doctors diagnose to a certain extent.

object detectionpneumonia detectionYOLOv5deep learning

许广荣、许建明、彭亦飞、陈奕明

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邵阳学院信息科学与工程学院,湖南邵阳 422000

目标检测 肺炎检测 YOLOv5 深度学习

湖南省教育厅科研项目湖南省教育厅科研项目邵阳学院研究生创新基金

23A054422A0530CX2022SY054

2024

自动化应用
重庆西南信息有限公司

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影响因子:0.156
ISSN:1674-778X
年,卷(期):2024.65(7)
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