换一批基于多分辨率注意密集网络的肺炎分类识别方法
Pneumonia Classification and Recognition Method Based on Multi-resolution Attention Dense Network
摘要X光片中肺炎存在影像学特征不明显、病灶与周围组织对比不明显、边缘模糊等问题,因此,文中提出基于多分辨率注意密集网络的肺炎分类识别方法.深度融合浅层定位信息与深层语义信息,并构造多分辨率空间注意力门,对不同分辨率的深层信息与浅层信息进行语义式交互增强,在深浅层信息中建立病灶信息的相互依赖关系.此外,设计坐标频率注意力,以方向和位置互补的方式自适应地增强肺炎特征的表达.在ChestXRay2017等5份肺炎X光片数据集上的实验表明,文中网络在肺炎分类识别任务上性能较优,同时还具有公共肺炎数据集上的鲁棒性.
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关键词
肺炎识别多分辨率密集连接空间注意力门坐标频率注意力Pneumonia RecognitionMulti-resolution Dense ConnectionSpatial Attention GateCo-ordinate Frequency Attention
分类号
TP181
栏目名称
DOI
10.16451/j.cnki.issn1003-6059.202306005
发布时间
2023-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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