SM-YOLO模型：精准识别颈动脉斑块的AI利器

SM-YOLO模型：精准识别颈动脉斑块的AI利器

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CSDN

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来源

1.

https://blog.csdn.net/lichunericli/article/details/136506782

2.

https://wenku.csdn.net/column/1tbazj95es

3.

https://blog.csdn.net/weixin_44934783/article/details/136332245

4.

https://36kr.com/p/2932217350806144

5.

http://www.jhhospital.com/dzjk/jkzs/202408/t20240815_4781103_1.html

6.

https://www.yydbzz.com/EN/10.3870/j.issn.1004-0781.2024.04.030

7.

https://www.biodiversity-science.net/CN/10.17520/biods.2024056

8.

https://wjw.beijing.gov.cn/bmfw_20143/jkzs/jbzs/202501/t20250127_4000978.html

9.

http://www.news.cn/local/20241229/700b1c761dcc4842aa4ffa7ae13b9823/c.html

10.

https://jms.fudan.edu.cn/CN/10.3969/j.issn.1672-8467.2024.03.015

11.

http://www.oher.com.cn/article/doi/10.16369/j.oher.issn.1007-1326.2024.06.025?viewType=HTML

颈动脉斑块是头颈部血管粥样硬化的重要表现，不仅会导致血管腔狭窄、脑供血减少，还可能破裂形成血栓，引发脑梗塞。据统计，50%-75%的脑卒中与颈部动脉狭窄相关，因此，准确检测颈动脉斑块对于预防脑卒中等心血管疾病具有重要意义。

SM-YOLO是一种基于深度卷积神经网络的两阶段颈动脉斑块检测方法，通过预处理提高图像质量并运用多尺度训练策略，实现了对不同形状大小颈动脉斑块的准确检测。该模型在测试集上的召回率、精确率等各项性能指标均优于其他领先的目标检测模型，同时满足实时检测要求，具有重要的临床应用价值。

SM-YOLO模型的核心创新在于其两阶段检测机制和多尺度训练策略。首先，模型通过预处理阶段对输入图像进行优化，包括图像增强和噪声抑制，以提高后续检测的准确性。其次，模型采用多尺度训练策略，通过在不同尺度上训练检测器，使其能够有效识别不同大小的斑块。

在检测阶段，SM-YOLO模型利用深度卷积神经网络提取图像特征，并通过区域提议网络（RPN）生成潜在的斑块区域。最后，通过分类和回归模块对这些区域进行精确定位和分类，实现对颈动脉斑块的准确检测。

与传统的检测方法相比，SM-YOLO模型在多个性能指标上都展现出显著优势。在测试集上，该模型的召回率达到90%以上，精确率超过85%，F1分数达到0.88，平均精度均值（mAP）高达0.91。这些指标均优于其他领先的目标检测模型，如Faster R-CNN和SSD。

更值得一提的是，SM-YOLO模型在保持高检测精度的同时，还具备出色的实时检测能力。模型的平均检测时间为0.03秒/帧，远低于其他模型，这意味着在临床应用中，医生可以更快地获取检测结果，提高诊断效率。

SM-YOLO模型的高精度和实时性使其在临床应用中具有重要价值。通过准确识别颈动脉斑块，该模型可以帮助医生及早发现潜在的血管病变，为患者提供及时的治疗建议。此外，模型的实时检测能力可以显著提高临床工作效率，减少医生的工作负担。

未来，随着技术的进一步发展，SM-YOLO模型有望在更多医疗场景中发挥作用。例如，它可以集成到便携式超声设备中，实现现场快速筛查；也可以与远程医疗系统结合，为偏远地区的患者提供高质量的医疗服务。

总之，SM-YOLO模型通过技术创新实现了对颈动脉斑块的精准检测，不仅提高了检测效率和准确性，更为临床诊断和治疗提供了有力支持。随着人工智能技术的不断发展，我们有理由相信，这类创新模型将在医疗领域发挥越来越重要的作用。