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基于注意力机制的肺结节检测算法

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摘要

为提升深度卷积神经网络模型检测肺结节的效果,提出一种基于注意力机制的肺结节检测算法.通过空间和通道注意力两种不同粒度与层次的注意力因子增强,提升肺结节检测网络生成的特征映射的质量,达到提升模型性能的目的.在LUNA16公开肺部CT图像数据集上进行大量相关实验,验证了模型的可行性和算法的有效性.

著录项

来源
《计算机工程与设计》 |2021年第1期|83-88|共6页
作者
洪敏杰; 吴刚; 刘星辰; 贾俊铖; 杨歆豪;
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作者单位

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006;

苏州大学计算机科学与技术学院江苏苏州215006;

苏州大学机电工程学院江苏苏州215006;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类在其他方面的应用;
关键词
深度学习; 医疗图像; 注意力机制; 目标检测; 肺结节检测;

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