【摘 要】
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近年来,随着医院手术数量的增长和卫生行业标准的提高,医院内各科室所需的诊疗器械的供应和处理工作任务越来越繁重。因手术器械数目种类繁多,清点检查过程繁琐复杂,人工处理方式不仅耗时费力,而且容易增加感染风险,甚至导致分拣错误出现的可能。为了解决上述问题,以骨科手术器械为研究对象,基于YOLO V3网络展开研究,搭建骨科手术器械识别检测平台,在视觉信息引导下实现骨科手术器械的检测识别和实验测试,辅助医护
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近年来,随着医院手术数量的增长和卫生行业标准的提高,医院内各科室所需的诊疗器械的供应和处理工作任务越来越繁重。因手术器械数目种类繁多,清点检查过程繁琐复杂,人工处理方式不仅耗时费力,而且容易增加感染风险,甚至导致分拣错误出现的可能。为了解决上述问题,以骨科手术器械为研究对象,基于YOLO V3网络展开研究,搭建骨科手术器械识别检测平台,在视觉信息引导下实现骨科手术器械的检测识别和实验测试,辅助医护人员更好完成清点操作。论文将从如下方面开展介绍:根据医院所提供的骨科手术器械建立骨科手术器械检测专门数据集用于模型训练。根据医院实际手术器械清点流程,设计搭建骨科手术器械检测平台,并且在其应用场景下搭建基于Py Qt5框架的面向骨科手术器械的检测软件界面,实现对骨科手术器械的实时检测。针对骨科手术器械包中的多种相似器械,设计开发了粗细双分类模型。粗分类利用YOLO V3网络模型对骨科手术器械数据集中的骨科手术器械进行快速识别并进行定位,细分类对裁剪出不易区分的骨科手术器械区域利用基于阈值分割的细分类器进行快速细分类。为提升骨科手术器械识别检测效果,从模型粗分类出发提出性能更好的目标检测模型IYOLO。该算法利用Res2Net50作为基础骨干网络并搭配使用SPP模块融合多尺度信息;在特征利用部分提出MIEB模块、LRM模块用于提升模型性能;使用K-means算法重新计算先验框尺寸。实验结果表明IYOLO在骨科手术器械数据集和公共数据集VOC2007上的有效性。
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