换一批摘要为了协助医务人员更准确、更快速地诊断疟疾,提出一种基于Swin Transformer(SwinT)的疟疾细胞图像识别方案.方案采用伪彩色图像增强算法对血片图像进行预处理,以突出图像的颜色对比度,并引入SwinT模型作为主干网络,解决下采样固定和全局信息无法交互的问题,同时引入卷积层对图像进行线性变换,构建残差网络解决梯度消失和梯度爆炸问题.实验表明,与图像量化等其他图像增强方法相比,本文方法增强了疟疾细胞图像的色彩对比度,改进后方案的准确率达到99.7%,高于现有文献方法,可以对疟疾的辅助治疗带来更有价值的支持.
更多相关知识
关键词
医学图像分类Swin Transformer伪彩色图像处理残差结构SW-MSAmedical image classificationSwin Transformerpseudo-color image processingresidual structureSW-MSA
栏目名称
DOI
10.3969/j.issn.1005-202X.2023.08.012
发布时间
2023-09-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
烟台市校地融合发展项目（1521001-WL21JY01）
- 浏览23
- 被引3
- 下载7
相似文献
- 中文期刊
- 外文期刊
- 学位论文
- 会议论文
