基于多尺度特征融合的肺结节良恶性分类方法

来源 :深圳大学学报(理工版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：nieyuhan

【摘要】

：

为解决肺结节分类问题中肺电子计算机断层扫描(computed tomography,CT)图像特征提取不全面和随着卷积网络深度的加深易导致的梯度消失问题,提出一种基于多尺度特征融合网络(multi-scale feature fusion network,MSFFNet)的肺结节良恶性自动分类模型.使用多尺度卷积操作对输入的肺结节CT图像分别进行不同范围的特征提取和特征的融合拼接,解决特征提取不全

【作者】

：

顾军华孙哲然王锋戚永军张亚娟

【机构】

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河北工业大学河北省大数据计算重点实验室,河北工业大学人工智能与数据科学学院,河北工业大学电子信息工程学院,北华航天工业学院信息技术中心

【出处】

：

深圳大学学报(理工版)

【发表日期】

：

2020年04期

【关键词】

：

人工智能深度学习特征提取特征融合通道注意力肺结节分类 SE-ResNeXt 电子计算机断层扫描图像 artificial intelligencede

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61702157),河北省自然科学基金资助项目(F2016202144)

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