CN116612087B - 一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法 - Google Patents
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Abstract
一种基于YOLOv5‑LA的冠脉CTA狭窄检测方法，通过设计更轻量的LA网络来替代YOLOv5的主干特征提取网络。该方法分为两个阶段。第一阶段，通过分离可卷积和残差连接以降低计算复杂度，同时增强模型的感受野。第二阶段，引入轻量级注意力机制ECA，以建模通道之间的关系。然后，通过1×1的卷积进行通道重排，以增加特征之间的交互性，提高网络的表达能力，并减少模型对某些特定通道的依赖，从而防止过拟合。该改进方法可避免由于冠脉CTA图像分辨率较高和YOLOv5参数量较大而导致的低效率问题，在检测医学图像病变部位时更为准确和高效。
Description
技术领域
本发明涉及医学图片目标检测技术领域，具体涉及一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法。
背景技术
CTA是一种无创技术，可以准确诊断冠状动脉狭窄。在实际应用中，由于图片的复杂性、诊断者的经验差异和大量阅片工作量，人工检测血管狭窄非常耗时且效率低下。因此，使用人工智能辅助筛查可以提高工作效率。YOLOv5是一种人工智能算法，通过对医学图片数据进行训练，可以自动识别冠状动脉狭窄部位。然而，在实际应用中，其精度和效率仍有提高的空间。由于医学图像分辨率较高且YOLOv5模型较为复杂，运行效率不高，因此需要特定的算法进行处理和优化。
发明内容
本发明为了克服以上技术的不足，提供了一种使用更轻量的LA网络替换YOLOv5主干特征提取网络C3，实现网络模型的轻量化的冠脉CTA狭窄检测方法。
本发明克服其技术问题所采用的技术方案是：
一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，包括如下步骤：
a)将冠状动脉CTA图片灰度化处理后进行缩放处理，得到图片D，D∈RC×H×W，R为实数空间，C为图片的通道数，H为图片的高度，W为图片的宽度；
b)将图片D依次输入到卷积层、BN层中，输出得到特征图D1；
c)建立轻量级的LA网络，将特征图D1输入到轻量级的LA网络中，输出得到张量D1_LA1；
d)将张量D1_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D2，将特征图D2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA2；
e)将张量D1_LA2输入到卷积层中，输出得到特征图D3，将特征图D3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA3；
f)将张量D1_LA3入到卷积层中，输出得到特征图D4；
g)将特征图D4输入到YOLOv5网络中的SPP模块中，得到特征图D4_SPP；
h)将特征图D4_SPP替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D4_LA1，将张量D4_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D5；
i)将特征图D5输入到上采样层中，输出得到特征图D5′，将特征图D5′与张量D1_LA3通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat1；j)将特征图D1_Concat1替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA5，得到张量D1_LA5输入到卷积层中，输出得到特征图D6；k)将特征图D6输入到上采样层中，输出得到特征图D6′，将特征图D6′与张量D1_LA2通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat2；
l)将特征图D1_Concat2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA6，将张量D1_LA6输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head1；
m)将张量D1_LA6输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA6′，将特征图D1_LA6′与特征图D6通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat3，将融合的特征图D1_Concat3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA7，将将张量D1_LA7输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head2；
n)将张量D1_LA7输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA7′，将特征图D1_LA7′与特征图D5通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat4，将融合的特征图D1_Concat4替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA8，将将张量D1_LA8输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head3；
o)将预测结果Head1、预测结果Head2、预测结果Head3通过concat()函数进行融合操作后输入到全连接层中，输出得到预测结果Result，预测结果Result为0-1之间分布，当预测结果Result大于等于0.5时定义为冠脉狭窄。
优选的，步骤a)中将灰度化后的冠状动脉CTA图片尺寸缩放为640×640。
优选的，步骤b)中卷积层的卷积核大小为3×3。
进一步的，步骤c)包括如下步骤：
c-1)轻量级的LA网络由第一卷积层、W-Mish函数、第一深度可分离卷积层、第二深度可分离卷积层、第二卷积层、ECA模块、第三卷积层构成；
c-2)将特征图D1输入到轻量级的LA网络的第一卷积层中，输出得到特征图D1′；
c-3)将特征图D1′通过W-Mish函数利用公式D1_1＝D1′*tanh(ln(1+eD1′))计算得到特征图D1_1，式中e为自然常数；
c-4)将特征图D1_1输入到轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slice1；
c-5)将各个矩阵D1_1_slice1输入到轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slicel2；
c-6)将各个矩阵D1_1_slicel2输入到轻量级的LA网络的第二卷积层中，输出得到特征图D1_2；
c-7)将特征图D1进行残差连接操作后得到特征图D1_residual，将特征图D1_residual与特征图D1_2进行相加操作，得到特征图D1_out1；
c-8)轻量级的LA网络的ECA模块由全局平均池化层、全连接层、Sigmoid函数层、一维卷积层构成，将特征图D1_out1输入到ECA模块的全局平均池化层中，输出得到特征图D1_out1_gap，将特征图D1_out1_gap依次输入到全连接层、Sigmoid函数层中，输出得到注意力向量Q，将注意力向量Q与特征图D1_out1相乘操作，得到新特征图D1_out1_1，将新特征图D1_out1_1输入到ECA模块的一维卷积层中，输出得到新特征图D1_out2；
c-9)将新特征图D1_out2输入到轻量级的LA网络的第三卷积层中进行分组卷积，对通道分组，得到通道X和通道Y；
c-10)将通道X和通道Y分别进行shuffle操作，得到打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y；
c-11)将打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y沿着通道方向交错连接起来，得到张量D1_LA1。
优选的，步骤c-2)中轻量级的LA网络的第一卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-4)中轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-5)中轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-6)中轻量级的LA网络的第二卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-9)中轻量级的LA网络的第三卷积层的卷积核大小为1×1。
优选的，步骤d)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤e)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤f)中卷积层的卷积核大小为3×3。
优选的，步骤h)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤j)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤k)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤m)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤n)中卷积层的卷积核大小为3×3。
本发明的有益效果是：通过设计更轻量的LA网络来替代YOLOv5的主干特征提取网络。该方法分为两个阶段。第一阶段，通过分离可卷积和残差连接以降低计算复杂度，同时增强模型的感受野。第二阶段，引入轻量级注意力机制ECA，以建模通道之间的关系。然后，通过1×1的卷积进行通道重排，以增加特征之间的交互性，提高网络的表达能力，并减少模型对某些特定通道的依赖，从而防止过拟合。该改进方法可避免由于冠脉CTA图像分辨率较高和YOLOv5参数量较大而导致的低效率问题，在检测医学图像病变部位时更为准确和高效。
附图说明
图1为本发明的方法流程图。
具体实施方式
下面结合附图1对本发明做进一步说明。
一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，包括如下步骤：
a)将冠状动脉CTA图片灰度化处理后进行缩放处理，得到图片D，D∈RC×H×W，R为实数空间，C为图片的通道数，H为图片的高度，W为图片的宽度。
b)将图片D依次输入到卷积层、BN层中，输出得到特征图D1。
c)建立轻量级的LA网络，将特征图D1输入到轻量级的LA网络中，输出得到张量D1_LA1。
d)将张量D1_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D2，将特征图D2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA2。
e)将张量D1_LA2输入到卷积层中，输出得到特征图D3，将特征图D3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA3。
f)将张量D1_LA3入到卷积层中，输出得到特征图D4。
g)将特征图D4输入到YOLOv5网络中的SPP模块中，得到特征图D4_SPP。
h)将特征图D4_SPP替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D4_LA1，将张量D4_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D5。
i)将特征图D5输入到上采样层中，输出得到特征图D5′，将特征图D5′与张量D1_LA3通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat1。
j)将特征图D1_Concat1替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA5，得到张量D1_LA5输入到卷积层中，输出得到特征图D6。
k)将特征图D6输入到上采样层中，输出得到特征图D6′，将特征图D6′与张量D1_LA2通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat2。
l)将特征图D1_Concat2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA6，将张量D1_LA6输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head1。
m)将张量D1_LA6输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA6′，将特征图D1_LA6′与特征图D6通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat3，将融合的特征图D1_Concat3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA7，将将张量D1_LA7输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head2。
n)将张量D1_LA7输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA7′，将特征图D1_LA7′与特征图D5通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat4，将融合的特征图D1_Concat4替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA8，将将张量D1_LA8输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head3。
o)将预测结果Head1、预测结果Head2、预测结果Head3通过concat()函数进行融合操作后输入到全连接层中，输出得到预测结果Result，预测结果Result为0-1之间分布，当预测结果Result大于等于0.5时定义为冠脉狭窄。
本发明设计了轻量级的LA网络用于替换YOLOv5主干特征提取网络C3。该网络分两个阶段实现。第一阶段：首先通过1x1卷积层将输入特征的通道数降低，减少模型的参数数量和计算量。然后经过Wmish函数和两个连续的1x3深度可分离卷积层，后跟一个1x1卷积，降低计算复杂度。接着通过1x1卷积层将输入特征的通道数增加，增加模型的表达能力。与此同时，对原始输入特征使用残差连接，与升维后的特征图进行加和。第二阶段，在残差连接之后，使用ECA模块增强特征表达能力。该模块通过对特征进行全局平均池化、全连接和sigmoid激活，得到重要性权重，进而将权重与特征相乘以加强其表达能力。然后通过1x1卷积层对输入特征进行通道分组，得到特征图组。对每个特征图组内的特征进行Shuffle操作。最后将通道分组后的特征进行Concat操作，得到新的特征图。改进的YOLOv5在特征提取、生成预测结果时计算量减少，提高了检测冠脉狭窄的效率。
实施例1：
步骤a)中将灰度化后的冠状动脉CTA图片尺寸缩放为640×640。步骤b)中卷积层的卷积核大小为3×3。
实施例2：
步骤c)包括如下步骤：
c-1)轻量级的LA网络由第一卷积层、W-Mish函数、第一深度可分离卷积层、第二深度可分离卷积层、第二卷积层、ECA模块、第三卷积层构成。
c-2)将特征图D1输入到轻量级的LA网络的第一卷积层中，输出得到特征图D1′。通过1×1卷积使得通道为原来的1/4，降维的目的是减少模型的参数数量和计算量。
c-3)将特征图D1′通过W-Mish函数利用公式D1_1＝D1′*tanh(ln(1+eD1′))计算得到特征图D1_1，式中e为自然常数。W-Mish函数可以提高神经网络的非线性表达能力。
c-4)将特征图D1_1输入到轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slice1。
c-5)将各个矩阵D1_1_slice1输入到轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slicel2。连续的两个深度可卷积分离层可以降低计算复杂度的同时，增强模型的感受野(3x3深度可分离卷积的卷积核大小比1x1卷积要大，因此它能够更好地捕捉图像中的空间信息，增强模型的感受野)。
c-6)将各个矩阵D1_1_slicel2输入到轻量级的LA网络的第二卷积层中进行逐点卷积操作，升维得到特征图D1_2，通道扩充4倍，保证特征通道数和特征图D1一样。
c-7)将特征图D1进行残差连接操作后得到特征图D1_residual，将特征图D1_residual与特征图D1_2进行相加操作，得到特征图D1_out1。
c-8)轻量级的LA网络的ECA模块由全局平均池化层、全连接层、Sigmoid函数层、一维卷积层构成，将特征图D1_out1输入到ECA模块的全局平均池化层中，输出得到特征图D1_out1_gap，将特征图D1_out1_gap依次输入到全连接层、Sigmoid函数层中，输出得到注意力向量Q，这个向量中的每个元素都在[0,1]的范围内，可以用来表示每个通道的注意力权重。将注意力向量Q与特征图D1_out1相乘操作，得到新特征图D1_out1_1，将新特征图D1_out1_1输入到ECA模块的一维卷积层中，输出得到新特征图D1_out2。这个特征图可以用来增强特征图的表达能力，提高模型的性能。
c-9)将新特征图D1_out2输入到轻量级的LA网络的第三卷积层中进行分组卷积，对通道分组，得到通道X和通道Y。这个卷积层的输出通道数是原始特征的一半，因为后面的操作需要将通道分成两组进行shuffle操作。
c-10)将通道X和通道Y分别进行shuffle操作，得到打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y。shuffle操作的目的是打乱特征通道的顺序，增加模型的随机性和非线性能力。
c-11)将打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y沿着通道方向交错连接起来，得到张量D1_LA1。张量D1_LA1通道内的特征已经被打乱了顺序。
实施例3：
步骤c-2)中轻量级的LA网络的第一卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-4)中轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-5)中轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-6)中轻量级的LA网络的第二卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-9)中轻量级的LA网络的第三卷积层的卷积核大小为1×1。步骤d)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤e)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤f)中卷积层的卷积核大小为3×3。步骤h)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤j)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤k)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤m)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤n)中卷积层的卷积核大小为3×3。
最后应说明的是：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于，包括如下步骤：
a)将冠状动脉CTA图片灰度化处理后进行缩放处理，得到图片D，D∈RC×H×W，R为实数空间，C为图片的通道数，H为图片的高度，W为图片的宽度；
b)将图片D依次输入到卷积层、BN层中，输出得到特征图D1；
c)建立轻量级的LA网络，将特征图D1输入到轻量级的LA网络中，输出得到张量D1_LA1；
d)将张量D1_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D2，将特征图D2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA2；
e)将张量D1_LA2输入到卷积层中，输出得到特征图D3，将特征图D3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA3；
f)将张量D1_LA3入到卷积层中，输出得到特征图D4；
g)将特征图D4输入到YOLOv5网络中的SPP模块中，得到特征图D4_SPP；
h)将特征图D4_SPP替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D4_LA1，将张量D4_LA1输入到卷积层中，输出得到特征图D5；
i)将特征图D5输入到上采样层中，输出得到特征图D5′，将特征图D5′与张量D1_LA3通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat1；
j)将特征图D1_Concat1替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA5，得到张量D1_LA5输入到卷积层中，输出得到特征图D6；
k)将特征图D6输入到上采样层中，输出得到特征图D6′，将特征图D6′与张量D1_LA2通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat2；
l)将特征图D1_Concat2替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA6，将张量D1_LA6输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head1；
m)将张量D1_LA6输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA6′，将特征图D1_LA6′与特征图D6通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat3，将融合的特征图D1_Concat3替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA7，将将张量D1_LA7输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head2；
n)将张量D1_LA7输入到卷积层中，输出得到特征图D1_LA7′，将特征图D1_LA7′与特征图D5通过concat()函数进行融合操作，得到融合的特征图D1_Concat4，将融合的特征图D1_Concat4替代步骤c)中的特征图D1后重复执行步骤c)，得到张量D1_LA8，将将张量D1_LA8输入到Yolov5网络的头部网络Head中，输出得到预测结果Head3；
o)将预测结果Head1、预测结果Head2、预测结果Head3通过concat()函数进行融合操作后输入到全连接层中，输出得到预测结果Result，预测结果Result为0-1之间分布，当预测结果Result大于等于0.5时定义为冠脉狭窄；
步骤c)包括如下步骤：
c-1)轻量级的LA网络由第一卷积层、W-Mish函数、第一深度可分离卷积层、第二深度可分离卷积层、第二卷积层、ECA模块、第三卷积层构成；
c-2)将特征图D1输入到轻量级的LA网络的第一卷积层中，输出得到特征图D1′；c-3)将特征图D1′通过W-Mish函数利用公式D1_1＝D1′*tanh(ln(1+eD1′))计算得到特征图D1_1，式中e为自然常数；
c-4)将特征图D1_1输入到轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slice1；
c-5)将各个矩阵D1_1_slice1输入到轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层中，输出得到H×W个大小为1×1的矩阵D1_1_slicel2；
c-6)将各个矩阵D1_1_slicel2输入到轻量级的LA网络的第二卷积层中，输出得到特征图D1_2；
c-7)将特征图D1进行残差连接操作后得到特征图D1_residual，将特征图D1_residual与特征图D1_2进行相加操作，得到特征图D1_out1；
c-8)轻量级的LA网络的ECA模块由全局平均池化层、全连接层、Sigmoid函数层、一维卷积层构成，将特征图D1_out1输入到ECA模块的全局平均池化层中，输出得到特征图D1_out1_gap，将特征图D1_out1_gap依次输入到全连接层、Sigmoid函数层中，输出得到注意力向量Q，将注意力向量Q与特征图D1_out1相乘操作，得到新特征图D1_out1_1，将新特征图D1_out1_1输入到ECA模块的一维卷积层中，输出得到新特征图D1_out2；
c-9)将新特征图D1_out2输入到轻量级的LA网络的第三卷积层中进行分组卷积，对通道分组，得到通道X和通道Y；
c-10)将通道X和通道Y分别进行shuffle操作，得到打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y；
c-11)将打乱特征通道顺序的通道X和打乱特征通道顺序的通道Y沿着通道方向交错连接起来，得到张量D1_LA1。
2.根据权利要求1所述的基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于：步骤a)中将灰度化后的冠状动脉CTA图片尺寸缩放为640×640。
3.根据权利要求1所述的基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于：步骤b)中卷积层的卷积核大小为3×3。
4.根据权利要求1所述的基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于：步骤c-2)中轻量级的LA网络的第一卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-4)中轻量级的LA网络的第一深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-5)中轻量级的LA网络的第二深度可分离卷积层的卷积核大小为1×3，步骤c-6)中轻量级的LA网络的第二卷积层的卷积核大小为1×1，步骤c-9)中轻量级的LA网络的第三卷积层的卷积核大小为1×1。
5.根据权利要求1所述的基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于：步骤d)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤e)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤f)中卷积层的卷积核大小为3×3。
6.根据权利要求1所述的基于YOLOv5-LA的冠脉CTA狭窄检测方法，其特征在于：步骤h)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤j)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤k)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤m)中卷积层的卷积核大小为3×3，步骤n)中卷积层的卷积核大小为3×3。
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