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基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术
1
作者
张海艳
李洁
+2 位作者
张博学
刘静
唐雪蕊
《信息技术》
2022年第5期177-182,共6页
为了有效提高宫颈癌的诊断准确率,提出一种基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术。在YOLOv3算法模型的基础上,将SE模块嵌入Res2Net网络中,创建一种能够替换原特征提取网络的SE-Res2Net网络,使模型的特征提取能力得到提升。...
为了有效提高宫颈癌的诊断准确率,提出一种基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术。在YOLOv3算法模型的基础上,将SE模块嵌入Res2Net网络中,创建一种能够替换原特征提取网络的SE-Res2Net网络,使模型的特征提取能力得到提升。利用重新构建的下采样模块,保证了下采样操作后信息的完整性。将密集连接网络与残差连接网络相结合,组建Res-DenseNet网络以改进YOLOv3模型的原有残差连接方式。实验结果表明,该方法的性能明显优于传统YOLOv3算法,适于在临床诊断中普及应用。
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关键词
SE-Res2Net网络
宫颈癌超声图像
采样
特征提取
识别性能
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职称材料
题名
基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术
1
作者
张海艳
李洁
张博学
刘静
唐雪蕊
机构
唐山市工人医院
出处
《信息技术》
2022年第5期177-182,共6页
文摘
为了有效提高宫颈癌的诊断准确率,提出一种基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术。在YOLOv3算法模型的基础上,将SE模块嵌入Res2Net网络中,创建一种能够替换原特征提取网络的SE-Res2Net网络,使模型的特征提取能力得到提升。利用重新构建的下采样模块,保证了下采样操作后信息的完整性。将密集连接网络与残差连接网络相结合,组建Res-DenseNet网络以改进YOLOv3模型的原有残差连接方式。实验结果表明,该方法的性能明显优于传统YOLOv3算法,适于在临床诊断中普及应用。
关键词
SE-Res2Net网络
宫颈癌超声图像
采样
特征提取
识别性能
Keywords
SE-Res2Net network
cervical cancer ultrasound image
sampling
feature extraction
recognition performance
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于SE-Res2Net网络的宫颈癌超声肿瘤特征提取技术
张海艳
李洁
张博学
刘静
唐雪蕊
《信息技术》
2022
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