導入
X線、CTスキャン、MRIなど、医療画像は現代の医療分野で重要な役割を果たしています。コンピューター ビジョン テクノロジーを使用して医療画像を検出およびセグメント化することで、病気の早期診断と治療を向上させることができます。YOLOv5 (You Only Look Once) は、医療画像分析に適した効率的なリアルタイム物体検出アルゴリズムです。この記事では、医療画像内のターゲット検出とセグメンテーションに YOLOv5 を使用する方法を紹介し、医療診断と治療を改善する方法を説明する事例を提供します。
YOLOv5 の概要
YOLOv5 は、YOLO シリーズのターゲット検出アルゴリズムの最新バージョンの 1 つです。これは、入力画像をグリッド セルに分割し、各セル内でオブジェクト検出を実行することによって機能します。YOLOv5 は高度な精度とリアルタイム性能を備えており、医療画像解析を含むさまざまなターゲット検出タスクに適しています。
医療画像処理におけるYOLOv5の応用
ステップ 1: データの準備とアノテーション
まず、医療画像データセットを準備し、ターゲット アノテーションを実行する必要があります。医療画像データには通常、X 線、CT スキャン、MRI およびその他の画像が含まれます。各画像にオブジェクトの場所とカテゴリをラベル付けする必要があります。注釈は、医療画像注釈ツールを使用して実行できます。
ステップ 2: モデルのトレーニング
準備されたデータセットを使用して、医療画像におけるオブジェクト検出とセグメンテーションのために YOLOv5 モデルをトレーニングできます。以下はトレーニング コマンドの例です。
python train.py --img-size 512 --batch-size 16 --epochs 50 --data your_data.yaml --cfg models/yolov5s.yaml --weights yolov5s.pt
ステップ 3: ターゲットの検出とセグメンテーション
モデルのトレーニングが完了したら、YOLOv5 モデルを医療画像に適用して、ターゲットの検出とセグメンテーションを行うことができます。以下は、医療画像から病変を検出してセグメント化する方法を示すサンプル コードです。
import cv2
import torch
# 加载YOLOv5模型
model = torch.hub.load('ultralytics/yolov5', 'yolov5s', pretrained=True)
model.eval()
# 读取医学影像
image = cv2.imread('medical_image.jpg') # 替换为您的医学影像路径
# 使用YOLOv5进行目标检测与分割
results = model(image)
# 处理检测结果并标记病灶
processed_image = process_results(image, results)
# 显示处理后的图像
cv2.imshow("Medical Imaging", processed_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
上記のコードでは、YOLOv5 モデルがロードされて医療画像に適用され、検出された病変がマークされて画像上に表示されます。
ケース: 肺病変の検出
肺の CT 画像で病変検出を実行しているとします。YOLOv5 モデルをトレーニングすることで、次の目標を達成できます。
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早期診断: YOLOv5 は肺画像内で結節や腫瘤などの異常な病変を検出できるため、病気の早期発見に役立ちます。
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位置特定と測定: YOLOv5 は病変の位置とサイズを特定し、医師にさらなる分析のためのより多くの情報を提供します。
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変化の追跡: YOLOv5 は継続的な検出を通じて、医師が病変の変化を追跡し、治療効果を監視するのにも役立ちます。