一个基于YOLOv11的AI系统,用于在传统中医中检测耳部针点的关键点

科学领域:

• 医疗成像医学成像
• 人工智能的人工智能
• 针技术 针技术是指针技术的应用.

背景情况:

• 在中国传统医学中,耳部针点对于诊断和治疗至关重要.
• 准确识别这些点可能是具有挑战性的和主观的.
• 自动检测系统可以提高耳部治疗的一致性和可访问性.

研究的目的:

• 开发一种人工智能 (AI) 模型,用于自动检测21个耳朵针点.
• 创建一个用户友好的网络应用程序,用于实时耳部针点识别.
• 利用YOLOv11神经网络在耳部图像上进行高性能关键点检测.

主要方法:

• 使用LabelMe.收集并注释了来自三个医疗中心的660张人类耳朵图像.
• 在各种YOLOv11模型大小上应用转移学习和微调.
• 通过使用平均平均精度 (mAP),回忆和检测速度等指标评估模型性能.
• 使用Streamlit.lit作为Web应用程序部署了表现最好的模型.

主要成果:

• 开发了五个YOLOv11关键点检测模型 (YOLOv11n,s,m,l,x).
• YOLOv11x获得了最高的验证性能 (精度:0.991,回忆:0.976,mAP50:0.983).
• 在外部测试集 (耳部识别精度:0.996,F1分数:0.998) 和针点定位 (mAP50:0.982) 上取得了高精度.
• 成功部署了YoloEar21网络应用程序,可以在移动和桌面上访问.

结论:

• 基于YOLOv11x的YoloEar21网络应用程序显示了21个耳部针点的优异识别性能.
• 该应用程序在各种平台上提供了用户友好的可访问性.
• 这种工具显示出在耳部治疗和诊断中临床应用的巨大潜力.