YOLO-VML: Un modelo mejorado de detección de objetos para la localización de blastómeros y pronúcleos en IoMT

Área de la Ciencia:

• Embriología Embriología.
• Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador Visión por ordenador
• Tecnologías de reproducción asistida.

Sus antecedentes:

• La detección precisa de blastómeros y pronúcleos es vital para la investigación del desarrollo embrionario y las tecnologías de reproducción asistida.
• Los desafíos incluyen la superposición de blastómeros, el tamaño pequeño de los pronúcleos, antecedentes similares y límites poco claros, lo que dificulta la localización.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un modelo de detección mejorado, YOLO-VML, basado en el marco YOLOv10 para abordar los desafíos en la localización de blastómeros y pronúcleos.

Principales métodos:

• Integración del módulo de espacio de estado visual (VSS) de VMamba en la columna vertebral para mejorar el campo receptivo global.
• Implementación de una red piramidal de características ponderadas de múltiples ramas (MBFPN) para mejorar la fusión de características, especialmente para objetivos pequeños.
• Utilizando una cabeza de detección convolucional compartida ligera (LSCD) para reducir la sobrecarga computacional y mantener la precisión.

Principales resultados:

• YOLO-VML logró un alto rendimiento en la detección de ambos tipos de células.
• Se logró una precisión media media media (mAP@0.5) del 93,2% para la detección de pronúcleos.
• Se logró una precisión media media media (mAP@0.5) del 92,3% para la detección de blastómeros más allá de la etapa de 4 células.

Conclusiones:

• YOLO-VML supera efectivamente las dificultades de localización a través de una mejor representación de características y eficiencia de detección.
• La alta precisión y eficiencia del modelo ofrecen una herramienta valiosa para la investigación de embriones y las aplicaciones de tecnología de reproducción asistida.