基于YOLOv5深度神经网络的脑癌分割
计算机视觉与模式识别
2024-09-02 v1
摘要
异常脑细胞的扩张被称为脑肿瘤。大脑的结构极其复杂，多个区域控制着各种神经系统过程。脑肿瘤可发生于脑或颅骨的任意部分，包括脑的保护性被膜、颅底、脑干、鼻窦、鼻腔以及许多其他位置。过去十年中，计算机辅助脑肿瘤诊断领域取得了诸多进展。近来，实例分割在许多计算机视觉应用中引起了大量关注。它旨在为场景中的不同对象分配不同ID，即使它们属于同一类。通常，实例分割通过两阶段流程实现。本研究展示了使用YOLOv5的脑癌分割。YOLO将数据集作为图片格式及相应文本文件。You Only Look Once (YOLO)是一种流行且被广泛使用的算法。YOLO以其目标识别特性而闻名。You Only Look Once (YOLO)是近年来风靡的流行算法。YOLO以其识别物体的能力而广为人知。YOLO V2、V3、V4和V5是专家近年来发布的一些最新YOLO版本。脑肿瘤早期检测是神经科医生和放射科医生最重要的工作之一。然而，从磁共振成像（MRI）数据中手动识别和分割脑肿瘤可能困难且易出错。为对该疾病做出早期诊断，自动脑肿瘤检测系统是必要的。该研究论文的模型具有三个类别。它们分别是脑膜瘤、垂体瘤、胶质瘤。结果表明，我们的模型在M2 10核GPU的运行时间使用方面取得了有竞争力的准确率。
引用
@article{arxiv.2212.13599,
title = {Brain Cancer Segmentation Using YOLOv5 Deep Neural Network},
author = {Sudipto Paul and Md Taimur Ahad and Md. Mahedi Hasan},
journal= {arXiv preprint arXiv:2212.13599},
year = {2024}
}