一种改进YOLOv8的乳腺X线图像微钙化检测方法
王海永1
陈智丽2
1.沈阳建筑大学计算机科学与工程学院 辽宁沈阳 110168;东软集团股份有限公司医疗健康事业部 辽宁沈阳 1101792.沈阳建筑大学计算机科学与工程学院 辽宁沈阳 110168
摘要：针对现有目标检测算法对于乳腺微钙化病灶检测效果差,存在误检、漏检等问题,在YOLO及其他目标检测算法的启发下,文章提出了一种引入SEAttention注意力机制的改进的YOLOv8目标检测算法.在YOLOv8网络Head结构中添加SE模块,旨在增强特征图中重要特征通道的影响力.在DDSM数据集上的实验结果表明,改进的目标检测算法对乳腺X线图像微钙化的检测mAP50可达0.439,与原始YOLOv8基线相比提升了 0.055,有效提升了 YOLO网络对乳腺微钙化的检测效果,可以辅助医生发现乳腺微钙化并鉴别其良恶性.
关键词：目标检测YOLO注意力机制乳腺X线图像微钙化
论文发表日期：2025-12-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 44-47 )