基于深度學(xué)習(xí)的兒童先天性巨結(jié)腸輔助診斷算法

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摘 要：在先天性巨結(jié)腸（Hirschsprung Disease，HD）的診斷工作中，神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的尋找耗時(shí)長(zhǎng)且具有挑戰(zhàn)性。

為了更好地輔助病理醫(yī)生診斷HD，提出一種基于改進(jìn)YOLOv5s的結(jié)腸神經(jīng)節(jié)細(xì)胞智能檢測(cè)算法。該算法在YOLOv5s的Neck層PAN網(wǎng)絡(luò)的3個(gè)C3模塊后，分別添加了無(wú)參數(shù)的SimAM注意力機(jī)制，這一改進(jìn)在不增加模型參數(shù)量的同時(shí)，有效地捕捉到更多重要的特征。（剩余6835字）