【摘 要】
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针对CT图像中肺结节因边缘模糊、特征不明显造成的分类效果有偏差的问题,本文提出一种嵌入注意力机制的多模型融合方法(简称MSMA-Net)。该方法先将原始CT图像进行肺实质分割和裁剪操作后得到两种不同尺寸的图像,然后分别输入到空间注意力模型和通道注意力模型进行训练,其中,空间注意力模型着重于提取肺结节在CT图像中的空间位置信息,通道注意力模型着重于提取肺结节的细节特征。最后将两个模型提取的特征进行融
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;云南国土资源职业学院信息中心,云南昆明650091;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;云南大学信息学院,云南昆明65250
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针对CT图像中肺结节因边缘模糊、特征不明显造成的分类效果有偏差的问题,本文提出一种嵌入注意力机制的多模型融合方法(简称MSMA-Net)。该方法先将原始CT图像进行肺实质分割和裁剪操作后得到两种不同尺寸的图像,然后分别输入到空间注意力模型和通道注意力模型进行训练,其中,空间注意力模型着重于提取肺结节在CT图像中的空间位置信息,通道注意力模型着重于提取肺结节的细节特征。最后将两个模型提取的特征进行融合,用于得出良恶性分类结果。经过大量实验表明,这种多模型融合方法能很好地提取到肺结节在CT图像中的位置信
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