【摘 要】
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肺炎检测在医学图像处理中具有重要的研究意义,针对当前经典检测算法对肺炎病灶检测精度较低的问题,本文提出一种基于多尺度卷积神经网络的X光图像中肺炎病灶检测算法。在基础特征提取网络中加入特征通道注意力模块,突出特征图中含有大量肺炎病灶信息的特征通道,抑制不含病灶信息或者含有大量无用信息的特征通道,形成高质量特征图;然后通过统计分析,使用聚类算法设计了一系列不同宽高比以及缩放尺度的候选框以适用于肺炎病灶
【机 构】
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天津大学微电子学院,天津300072
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肺炎检测在医学图像处理中具有重要的研究意义,针对当前经典检测算法对肺炎病灶检测精度较低的问题,本文提出一种基于多尺度卷积神经网络的X光图像中肺炎病灶检测算法。在基础特征提取网络中加入特征通道注意力模块,突出特征图中含有大量肺炎病灶信息的特征通道,抑制不含病灶信息或者含有大量无用信息的特征通道,形成高质量特征图;然后通过统计分析,使用聚类算法设计了一系列不同宽高比以及缩放尺度的候选框以适用于肺炎病灶检测。同时,在含有肺炎病灶的胸部X光图像数据集上进行了单模型和多模型检测实验,其中单模型下检测精度为82
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