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基于深度学习的自动冠状动脉物体检测

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内容提要

该研究提出了一种基于X射线血管造影图像的自动冠状动脉疾病诊断方法，通过预处理和特征选择提高血管分割准确性，利用YOLOv8生成血管图像并重构冠状血管树。在ARCADE挑战中，该方法获得第三名，验证集和保留集的F1得分分别为0.422和0.4289。

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标签

ARCADE挑战 X射线血管造影图像 YOLOv8 深度学习 自动冠状动脉疾病诊断 血管分割
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