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申请/专利权人：江苏海洋大学;梦西游文化科技(连云港)有限公司;宁夏医科大学总医院
摘要：本发明提出了一种基于改进YOLOv5s与CA的帕金森图像检测方法，旨在提高模型的准确性、效率和适应性，更好地应对帕金森MRI图像的复杂性。具体来说，本模型采用了CA注意力机制以及特征融合层来增强模型的特征提取能力。Head检测层中加入解耦合头，实现对病变区域的精确检测和分类。最终，通过在独立的医学影像数据集上评估和调整模型，确保其在实际应用中表现出高准确性和鲁棒性。本方法为帕金森MRI图像的自动检测提供一种高效、灵活和可靠的解决方案。
主权项：1.一种基于改进YOLOv5s与CA的帕金森图像检测方法，其特征在于：具体步骤如下：S1：数据准备和预处理：收集帕金森早期病患者的MRI影像数据并标注；S2：模型构建：构建一个基于改进的YOLOv5s算法的深度学习模型；S3：引入注意力模块：在YOLOv5s的Backbone中加入CA注意力模块，该模块可以增强模型对帕金森病变区域的特征提取能力；S4：加入解耦合头：替换Head层的耦合头，将帕金森图像检测的分类任务和回归任务分开计算，提高模型检测的精度；S5：模型应用：将优化后的模型应用于帕金森病MRI图像的检测中。
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权利要求：
百度查询： 江苏海洋大学 梦西游文化科技(连云港)有限公司 宁夏医科大学总医院 一种基于改进YOLOv5s与CA的帕金森图像检测方法
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