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申请/专利权人：南京航空航天大学
摘要：本发明公开了一种可用于提升超声图像识别准确率的眼动注意力联合优化方法及系统，将采集到的超声医生观察超声图像时的眼动数据，通过多层可学习卷积模块，生成注意力热图，计算眼动注意力损失，与卷积网络的分类损失联合调整，按照预设的条件停止训练。本发明得到的模型在使用过程中无需额外的医生眼动数据，输出既包括识别结果，又包括准确的病灶特征注意力，从而提高现有超声诊疗系统识别准确率，降低了训练成本。
主权项：1.一种可用于提升超声图像识别准确率的眼动注意力联合优化方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1、眼动数据采集；利用眼动仪获取并记录超声医生在显示器图像范围内的眼动数据；步骤2、眼动注意力建模；根据步骤1得到的眼动数据利用眼动注意力生成模块生成注视数据矩阵G，同时根据卷积层计算眼动模型热力图Mattn；步骤3、训练流程；将超声图像送入卷积神经网络进行训练，对卷积特征提取层使用类激活映射生成显著性图Mcam，与眼动注意力模块的热力图Mattn比较，计算注意力损失；卷积神经网络输出与真值预测结果比较，计算模型的分类损失；步骤4、前向反馈；根据注意力损失，调整眼动注意力模块中卷积层参数，并生成热力图，计算交并比IOU；综合比对IOU和损失，取最优卷积层参数保存，用于下轮模型训练；根据分类损失，调整卷积神经网络模型参数。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京航空航天大学 一种可用于提升超声图像识别准确率的眼动注意力联合优化方法及系统
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