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申请/专利权人：重庆市妇幼保健院(重庆市妇产科医院、重庆市遗传与生殖研究所)
申请日：2024-04-10
公开（公告）日：2024-06-28
公开（公告）号：CN118261887A
主分类号：G06T7/00
分类号：G06T7/00;G06N3/0464;G06N3/08
优先权：
专利状态码：在审-公开
法律状态：2024.06.28#公开
摘要：本发明属于人工智能技术领域，具体涉及一种改进YOLOv7的原核和卵裂球检测方法，包括YOLOv7网络模型，所述YOLOv7网络模型包括网络主干部分、网络颈部模块、网络检测头，且采用部分卷积、即插即用的空间注意力模块、WIoUv3损失函数来进一步提升网络框架对胚胎图像中卵裂球和原核识别定位；本发明具备大数据基础；本发明收集了大量胚胎图像，并组织了多名胚胎学家完成数据集标注，基于标注数据，完成训练AI模型训练；本发明用于卵裂球和原核定位预测的AI模型为端到端模型，能够自动地完成卵裂球和原核定位预测，预测过程中无需人工干预；AI模型能够输出卵裂球和原核准确的位置信息，卵裂球和原核定位预测的mAP@0.5超过了90％，远远超越了传统图像识别方法的mAP@0.5。
主权项：1.一种改进YOLOv7的原核和卵裂球检测方法，其特征在于：包括YOLOv7网络模型，所述YOLOv7网络模型包括网络主干部分、网络颈部模块、网络检测头，且采用部分卷积、即插即用的空间注意力模块、WIoUv3损失函数来进一步提升网络框架对胚胎图像中卵裂球和原核识别定位，具体检测方法为以下步骤：S1、数据收集与预处理：收集含有卵裂球和原核的胚胎图像，并完成对胚胎图像标注，构建原始胚胎图像数据集；S2、特征提取：设计即插即用的模块；并在定位模型中使用注意力模块，得到改进后的定位模型，时差培养箱在胚胎发育过程中会间隔一定的时间对胚胎进行拍摄，并将获取的图像传至服务器中的网络模型，且在将图像送入网络模型之前，对每张图像进行了Z-score归一化操作；S3、模型训练：使用胚胎图像数据集中的训练集对搭建的模型进行精训练，得到精训练后的网络模型；S4、模型预测：利用精训练模型对胚胎图像数据集中的测试集数据进行定位预测，并完成测试集预测结果统计与分析。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 重庆市妇幼保健院(重庆市妇产科医院、重庆市遗传与生殖研究所) 一种改进YOLOv7的原核和卵裂球检测方法
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