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融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类
被引量:
1
1
作者
丁其川
王力
刘成
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期476-485,共10页
针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题,首先,将通道注意力和空间注意力结合,提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel atte...
针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题,首先,将通道注意力和空间注意力结合,提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel attention),让模型能获取肺部CT图像的全局显著特征,提高对肺结节的良恶性诊断精度.其次,将肺结节直径、纹理、钙化度等病理显性特征与其深度特征融合,以增强这些显性特征的重要度,提高模型的分类效果.最后,搭建一种特征提取网络DLCANet(dual-connected long-distance channel attention network)和一种分类器模型MARTM(multiple additive regression tree model).在数据集LIDC-LDRI和LUNA16上进行分类实验,与基准模型DPN(dual path network)相比,准确率提高了3.63%,假阳性率下降了8.66%,且整体性能优于目前主流模型.
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关键词
良恶性分类
长距离信道注意力机制
病理显性特征
特征
融合
迭代决策树算法
下载PDF
职称材料
题名
融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类
被引量:
1
1
作者
丁其川
王力
刘成
机构
东北大学机器人科学与工程学院
出处
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期476-485,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(61973065,61973063)
辽宁省科技厅联合开放基金机器人学国家重点实验室开放基金资助项目(2020-KF-12-02).
文摘
针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题,首先,将通道注意力和空间注意力结合,提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel attention),让模型能获取肺部CT图像的全局显著特征,提高对肺结节的良恶性诊断精度.其次,将肺结节直径、纹理、钙化度等病理显性特征与其深度特征融合,以增强这些显性特征的重要度,提高模型的分类效果.最后,搭建一种特征提取网络DLCANet(dual-connected long-distance channel attention network)和一种分类器模型MARTM(multiple additive regression tree model).在数据集LIDC-LDRI和LUNA16上进行分类实验,与基准模型DPN(dual path network)相比,准确率提高了3.63%,假阳性率下降了8.66%,且整体性能优于目前主流模型.
关键词
良恶性分类
长距离信道注意力机制
病理显性特征
特征
融合
迭代决策树算法
Keywords
benign and malignant classification
long-distance channel attention mechanism
pathological dominant features
feature fusion
iterative decision tree algorithm
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类
丁其川
王力
刘成
《东北大学学报(自然科学版)》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
1
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职称材料
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