基于注意力关系网络的无线胶囊内镜图像分类方法

无线胶囊内镜(WCE)技术可以检测出肠胃道异常,计算机辅助诊断WCE图像方法由于标注图像数据量少、图像类内变异度高和类间相似等原因导致效果不佳。为此,提出一种基于注意力关系网络的WCE图像多分类方法。将关系网络、注意力机制以及元学习训练策略相结合,构造基于注意力机制的嵌入模块以提取WCE图像特征,将提取后的特征进行特征映射级联后输入到关系模块,根据关系模块输出的相似性评分判断样本所属类别,采用元学习训练策略训练网络。实验结果表明,该方法的分类精度高于RelationNet、MAML等小样本分类方法,且在WCE数据集上该方法的精度高达90.28%。