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申请/专利权人：山东师范大学
摘要：本公开提供了一种基于注意力机制的神经网络的肺结节图像检测方法及系统，包括以下步骤：获取肺结节图像；根据获取的图像和预设的神经网络检测模型，得到肺结节的分类结果；其中，所述神经网络检测模型采用注意力机制和3D残差神经网络。本公开将可训练的3D注意力机制模块融合到神经网络中，有效的提取数据的高级抽象特征，直接用于识别、分类和检测，自动化程度高，能有效区分真实结节和非结节，在提高检测率、降低假阳性率方面获得了较好的效果。
主权项：1.一种基于注意力机制的神经网络的肺结节图像检测方法，其特征在于，包括以下步骤：获取肺结节图像；根据获取的图像和预设的神经网络检测模型，得到肺结节的分类结果；其中，所述神经网络检测模型采用注意力机制和3D残差神经网络；所述神经网络检测模型由3D残差卷积模块和注意力机制模块组成；预处理后的肺部CT图像经过3D残差卷积模块后进入注意力模块通道，在平均池化层和最大池化层的作用下进行图像压缩，生成平均汇集特征和最大汇集特征，基于共享权重层的特征融合，生成最终的注意力通道；所述3D残差卷积模块采用两个1*1*1的卷积核和一个3*3*3的卷积核；所述神经网络检测模型的前向下采样部分，由五个3D残差卷积块和注意力机制模块组成；卷积神经网络的反卷积提升部分，由3个卷积块和一个区域提案网络输出层组成。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东师范大学 基于注意力机制的神经网络的肺结节图像检测方法及系统
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