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基于自适应多分辨率特征学习的CNV分型网络
1
作者
许传臻
袭肖明
+2 位作者
李维翠
孙仪
杨璐
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期69-75,共7页
为解决不同脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)类型间较小区分性带来的分型难度和光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像中噪声对分型精度的影响,提出自适应多分辨率特征学习的CNV分型方法,其包含多...
为解决不同脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)类型间较小区分性带来的分型难度和光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像中噪声对分型精度的影响,提出自适应多分辨率特征学习的CNV分型方法,其包含多分辨率特征学习和自适应特征选择模块。在多分辨率特征学习模块中,融合具有不同类型CNV细节信息的底层特征和具有语义信息的高层特征,同时引入渐进式的训练方式增强特征表示能力。在自适应特征选择模块中,通过引入注意力机制,对最后分型起关键作用的特征进行增强,进一步提升特征的区分性。在自建的CNV数据集上进行试验,试验结果表明,评价指标上的测试评分分别为91.3%、86.6%、89.2%和90.6%。提出的自适应多分辨率特征学习的CNV分型方法优于现有的其他分类方法。
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关键词
CNV分型
自适应
多分辨率特征学习
光学相干断层扫描图像
自适应
特征
选择
多分辨率特征学习
原文传递
题名
基于自适应多分辨率特征学习的CNV分型网络
1
作者
许传臻
袭肖明
李维翠
孙仪
杨璐
机构
山东建筑大学计算机科学与技术学院
山东省科学技术情报研究院
山东建筑大学建筑城规学院
出处
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022年第4期69-75,共7页
基金
山东省自然科学基金重大基础研究资助项目(ZR2021ZD15)
山东省高等学校青创科技支撑计划创新团队(2021KJ036)。
文摘
为解决不同脉络膜新生血管(choroidal neovascularization,CNV)类型间较小区分性带来的分型难度和光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像中噪声对分型精度的影响,提出自适应多分辨率特征学习的CNV分型方法,其包含多分辨率特征学习和自适应特征选择模块。在多分辨率特征学习模块中,融合具有不同类型CNV细节信息的底层特征和具有语义信息的高层特征,同时引入渐进式的训练方式增强特征表示能力。在自适应特征选择模块中,通过引入注意力机制,对最后分型起关键作用的特征进行增强,进一步提升特征的区分性。在自建的CNV数据集上进行试验,试验结果表明,评价指标上的测试评分分别为91.3%、86.6%、89.2%和90.6%。提出的自适应多分辨率特征学习的CNV分型方法优于现有的其他分类方法。
关键词
CNV分型
自适应
多分辨率特征学习
光学相干断层扫描图像
自适应
特征
选择
多分辨率特征学习
Keywords
CNV classification
adaptive multi-resolution feature learning
optical coherence tomography image
adaptive feature selection
multi-resolution feature learning
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于自适应多分辨率特征学习的CNV分型网络
许传臻
袭肖明
李维翠
孙仪
杨璐
《山东大学学报(工学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2022
0
原文传递
已选择
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参考文献
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