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本研究针对胎盘病理检测中实时识别与精确定位的难题，开发了GAMatrix-YOLOv8模型，显著提升了胎盘病理组织检测的准确性和效率，为基于人工智能的病理辅助诊断系统奠定了理论和技术基础
胎盘病理检测是评估妊娠糖尿病（GDM）影响的关键环节，但传统方法存在实时性和精确性不足的问题。为此，惠州学院联合惠州第一妇幼保健院的研究人员开发了GAMatrix-YOLOv8模型，通过嵌入GAM注意力机制和图像增强技术，显著提升了胎盘病理组织检测的准确性和效率。该研究不仅为GDM胎盘病理检测提供了高效的技术手段，还为人工智能在医学病理诊断中的应用开辟了新的方向。论文发表在《Heliyon》杂志上，展示了该技术在临床应用中的巨大潜力。
研究背景
胎盘是母体与胎儿之间进行物质交换的重要器官，其结构和功能的完整性对妊娠结局至关重要。妊娠糖尿病（Gestational Diabetes Mellitus, GDM）是妊娠期最常见的代谢性疾病之一，其发病率为20.8%。GDM不仅会导致早产、子痫前期、巨大儿等围产期并发症，还会增加母婴长期代谢性疾病的风险。胎盘的微观结构变化是GDM病理生理机制的关键，其中绒毛发育不良（如绒毛成熟延迟）是最常见的病理表现。然而，传统病理检测方法依赖于病理学家的经验和医疗设备的水平，难以实现快速、精准的诊断。
近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展，人工智能在医学图像分析中的应用逐渐增多。YOLOv8作为一种先进的目标检测算法，已被广泛应用于医学图像分析。然而，其在处理高分辨率病理图像时仍存在实时性和精确定位的挑战。为此，本研究提出了一种基于GAM注意力机制的改进模型——GAMatrix-YOLOv8，旨在提高胎盘病理图像检测的准确性和效率。
研究方法
本研究的数据来源于2022年10月至2023年12月在惠州第一妇幼保健院接受产前护理并分娩的单胎孕妇队列，共收集了2000张胎盘组织病理图像。研究人员通过嵌入GAM注意力机制（结合空间和通道注意力）到YOLOv8骨干网络中，并结合图像增强和归一化等预处理步骤，优化了模型对关键图像特征的识别能力。此外，GAMatrix-YOLOv8模型还引入了空间金字塔池化（Spatial Pyramid Pooling, SPPF）和上采样技术，以进一步提升模型对多尺度信息的处理能力。
研究结果
模型性能
GAMatrix-YOLOv8模型在训练和验证集上的准确率接近100%，显著优于GoogleNet、ResNet18和YOLOv8等其他模型。具体而言，GAMatrix-YOLOv8的准确率（Accuracy）为0.997，精确率（Precision）为0.975，召回率（Recall）为0.970，F1分数为0.972。此外，该模型在小病灶和重叠病灶的检测中表现出色，交并比（Intersection-over-Union, IoU）分析也证实了其在病灶定位准确性上的优势。
图形用户界面开发
基于GAMatrix-YOLOv8模型，研究人员开发了一个直观易用的图形用户界面（GUI），用户可以方便地上传图像、实时查看模型预测结果，并对检测结果进行分析和验证。这一界面为病理学家提供了强大的工具支持，有助于提高诊断效率和准确性。
研究结论与讨论
GAMatrix-YOLOv8模型通过算法创新，显著提高了胎盘病理组织检测的准确性和效率，尤其是在识别绒毛成熟延迟方面表现出色。该模型的高精度和实时性使其在临床应用中具有巨大的潜力，尤其是在处理高分辨率病理图像时。此外，GAM注意力机制在模型中间层的应用进一步优化了特征提取效率，提升了模型的泛化能力。
本研究的局限性在于目前仅针对绒毛成熟延迟进行了检测，未来研究将扩展到其他胎盘病理变化（如母体血管灌注不良等）。此外，研究团队计划通过多中心数据验证进一步评估模型的鲁棒性和适应性。总体而言，GAMatrix-YOLOv8模型为胎盘病理检测提供了一种高效、准确的技术手段，为人工智能在医学病理诊断中的应用奠定了坚实的基础。
