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基于改进Inception-v3网络的肺炎检测方法
1
作者
蒲秋梅
田景龙
+1 位作者
邢容畅
赵丽娜
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第4期67-76,共10页
在Inception-v3网络的基础上提出了一种有效的改进方法以提升X光胸片肺炎诊断的准确度.在原始Inception-v3网络结构中引入了残差连接以减轻网络加深带来的梯度消失问题.使用空间注意力与通道注意力机制提升模型的特征提取能力,同时通过...
在Inception-v3网络的基础上提出了一种有效的改进方法以提升X光胸片肺炎诊断的准确度.在原始Inception-v3网络结构中引入了残差连接以减轻网络加深带来的梯度消失问题.使用空间注意力与通道注意力机制提升模型的特征提取能力,同时通过通道混洗(Channel Shuffle)促进不同通道特征图之间的信息融合.最终改进模型的分类准确率为94.64%,较原始Inception-v3网络提升了4.33%,且对于新型冠状病毒感染具有更高的召回率,达到99.72%.实验结果表明,引入注意力机制的Inception-v3网络在四类肺炎检测分类任务(正常、普通病毒性肺炎、新型冠状病毒感染、其他肺部感染)中具有更高泛化能力与鲁棒性.
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关键词
肺炎检测
X光胸片
Inception-v3
注意力机制模块
通道混洗
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职称材料
题名
基于改进Inception-v3网络的肺炎检测方法
1
作者
蒲秋梅
田景龙
邢容畅
赵丽娜
机构
中央民族大学信息工程学院
中国科学院高能物理研究所多学科研究中心
出处
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023年第4期67-76,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(31971311).
文摘
在Inception-v3网络的基础上提出了一种有效的改进方法以提升X光胸片肺炎诊断的准确度.在原始Inception-v3网络结构中引入了残差连接以减轻网络加深带来的梯度消失问题.使用空间注意力与通道注意力机制提升模型的特征提取能力,同时通过通道混洗(Channel Shuffle)促进不同通道特征图之间的信息融合.最终改进模型的分类准确率为94.64%,较原始Inception-v3网络提升了4.33%,且对于新型冠状病毒感染具有更高的召回率,达到99.72%.实验结果表明,引入注意力机制的Inception-v3网络在四类肺炎检测分类任务(正常、普通病毒性肺炎、新型冠状病毒感染、其他肺部感染)中具有更高泛化能力与鲁棒性.
关键词
肺炎检测
X光胸片
Inception-v3
注意力机制模块
通道混洗
Keywords
pneumonia detection
chest X-ray image
Inception-v3
attention mechanism module
channel shuffle
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进Inception-v3网络的肺炎检测方法
蒲秋梅
田景龙
邢容畅
赵丽娜
《东北师大学报(自然科学版)》
CAS
北大核心
2023
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