基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型

来源 :电子学报 | 被引量 : 2次 | 上传用户：isc70279

【摘要】

：

针对阿尔兹海默症、病变(如脑肿瘤)和健康老化的3类脑部CT图像分类问题,本文提出了一种改进的ResNet-10卷积神经网络模型.该模型在网络的残差映射结构中加入残差混合注意力模块,解决了原模型提取的特征分辨性弱的问题,精确捕捉了脑部组织在CT图像中的位置和内容信息;此外,本文设计了全局平均池化层,简化了模型的复杂度,并在其后引入Dropout机制,缓解了过拟合.在训练阶段,该模型建立了标签平滑交叉

【作者】

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乔思波庞善臣王敏翟雪于世行丁桐

【机构】

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中国石油大学（华东）计算机科学与技术学院,中国石油大学（华东）控制科学与工程学院,天津工业大学机械工程学院,山东大学软件学院

【出处】

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电子学报

【发表日期】

：

2021年05期

【关键词】

：

残差混合注意力模块标签平滑脑部CT 卷积神经网络

【基金项目】

：

山东省重大科技创新工程(No.2019TSLH0214),泰山产业领军人才(No.tscy20180416),国家自然科学基金(No.61873281,No.61972416)。

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