【摘 要】
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肠套叠主要是指两条肠管互锁的现象,在小儿外科比较常见,我国儿童肠套叠的平均发病率远高于全球。肠套叠对儿童的身体健康危害非常大,早期及时诊断并积极正确治疗,可预防肠坏死,减轻儿童疼痛,如不及时治疗,套叠处肠管可能因为肠壁长时间受压导致血液循环障碍而发生肠坏死、肠穿孔,病情严重的患儿甚至会死亡。超声作为一种无创、无痛的检查方法,很容易被儿童及其家人所接受,因此超声诊断儿童肠套叠有明显的优势。目前人工智
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肠套叠主要是指两条肠管互锁的现象,在小儿外科比较常见,我国儿童肠套叠的平均发病率远高于全球。肠套叠对儿童的身体健康危害非常大,早期及时诊断并积极正确治疗,可预防肠坏死,减轻儿童疼痛,如不及时治疗,套叠处肠管可能因为肠壁长时间受压导致血液循环障碍而发生肠坏死、肠穿孔,病情严重的患儿甚至会死亡。超声作为一种无创、无痛的检查方法,很容易被儿童及其家人所接受,因此超声诊断儿童肠套叠有明显的优势。目前人工智能广泛应用于乳腺、甲状腺和肝脏等超声图像中病变的检测及分类,但人工智能在儿科的应用仍处于起步阶段,尤其在肠套叠超声特征检测方面缺少相关研究。因此考虑借助计算机快速识别儿童肠套叠超声图像特征,从而辅助医生快速诊断儿童肠套叠,并实现肠套叠诊后数据的快速质检。本文利用深度学习技术,基于儿童腹部超声图像实现肠套叠特征的自动检测。本文的工作内容分为以下三个部分:（1）本文联合浙江省某三甲儿童医院收集了2016至2019年因腹痛进行超声检查的儿童腹部超声图像,由专业超声医生手动标注和验证肠套叠特征,以此为原始数据实现儿童肠套叠超声特征的自动检测。借鉴临床上医生以识别“同心圆征”诊断患者是否出现肠套叠问题的方式,本文将儿童肠套叠特征的自动检测分为两步:第一步,实现儿童肠套叠“同心圆征”的检测,第二步实现肠套叠“套筒征”的检测。为实现肠套叠“同心圆征”的自动检测,本文分别引入了两阶段检测算法Faster RCNN和一阶段检测算法YOLOv5,并综合对比其性能。（2）本文首先考虑肠套叠超声图像存在亮度与对比度过低的问题,引入了数字图像处理中的gamma变换。然后为了更好地识别以肉眼识别的肠套叠特征,将注意力机制和双向特征金字塔网络引入YOLOv5s,使得特征提取网络更加关注肠套叠特征,将不同学习权重的特征图送入深层网络,减少特征提取过程中信息的丢失;使得头部网络更好地应用不同尺度的图像特征,从而增强对不同大小“同心圆征”的检测效果,最终形成YOLOv5s＿BSG框架。另外,考虑到超声扫描中可能会出非完整“同心圆征”,因此本文在“同心圆征”数据的基础上手动生成非标准“同心圆征”数据,以此完成非完整“同心圆征”的检测。最后,将改进后的网络模型用于“套筒征”的检测。（3）本文以YOLOv5s＿BSG框架为基础,使用Py Qt5设计并实现了儿童肠套叠特征检测平台,可以实现儿童肠套叠超声图像特征的自动检测、检测记录的存储与查看。本文在收集的儿童肠套叠数据集上的检测实验表明,本文所用的数据增强方法可以有效地解决超声图像存在的亮度和对比度过低问题,提出的YOLOv5s＿BSG框架可以自动识别超声图像中肠套叠的特征,识别肠套叠“同心圆征”的F1值和m AP可以达到91.70%和88.93%。
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