融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法落地与运用

本文提出了一个融合注意力机制的U型对称网络的医疗辅助算法,用于提高诊断的准确性和效率。利用深度学习技术,对医学影像和病例数据进行自动化分析。本文使用了DRIVE、LiTS和SIIM-ACR等数据集进行训练,在U-Net网络模型的基础上,创新网络编码器和解码器之间引入了注意力模块,以动态聚焦于图像中的关键特征。通过K折交叉验证来评估模型性能,并使用L2权重衰减正则化防止模型过拟合。在系统落地方面,设计了基于Django的医疗辅助小程序平台,用户可以通过微信小程序进入用户界面,实现医疗影像器官分割、在线问诊等功能。管理员则可以通过PC网页端对用户进行管理。该系统具有较高的准确性和效率,可以有效改善医疗资源分配不均的问题。