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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。
基于注意力机制的肺结节检测算法
【摘 要】
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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。
【机 构】
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苏州大学计算机科学与技术学院,苏州大学机电工程学院
【出 处】
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计算机工程与设计
【发表日期】
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2021年01期
【基金项目】
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中国博士后科学基金项目(2017M611905),江苏省高等学校自然科学研究面上资助经费基金项目(17KJB520034),苏州市产业技术创新专项(民生科技)基金项目(SS201701),江苏高校优势学科建设工程基金项目
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