基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
环境的日益恶化导致癌症的发病率不断升高,2018年全球乳腺癌的发病率在所有癌症中已经位居首位.乳腺X线摄影价格实惠且易于操作,目前被认作是最好的乳腺癌筛查方法,也是早期发现乳腺癌最有效的方法.针对乳腺X线摄影不容易分辨、特征不明显等特点,提出了基于RNN+CNN的注意力记忆网络对其进行分类.注意力记忆网络包含注意力记忆模块和卷积残差模块.注意力记忆模块中,注意力模块提取乳腺X线摄影的特征,记忆模块在RNN网络加入注意力权重来模拟人对所提取关键信息的重点突出;卷积残差模块使用CNN对图像进行分类.该方法创新之处在于:提出注意力记忆网络用于乳腺X线摄影图像分类;所设计网络在RNN+CNN结构上引入注意力权重,提取图像关键信息以增强特征描述.在乳腺X线摄影INbreast数据集上的实验结果显示,注意力记忆网络的运行时间比预训练的Inceptionv2、ResNet50、VGG16网络少50%以上,同时达到更高的分类准确率.
推荐文章
基于自注意力机制的方面情感分类
方面词
情感分类
自注意力机制
语义编码
基于动态掩蔽注意力机制的事件抽取
事件抽取
注意力机制
多事件抽取
动态掩蔽注意力
基于注意力机制的全景分割网络
全景分割
背景类实例重叠
三重态注意力机制
语义增强注意力机制
屏胶乳腺X线摄影和数字化乳腺X线摄影的对比研究
屏胶乳腺X线摄影
数字化乳腺X线摄影
对比研究
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于注意力机制的乳腺X线摄影分类方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 乳腺X线摄影 注意力机制 卷积神经网络 循环神经网络 预训练
年,卷(期) 2020,(8) 所属期刊栏目 图形图像处理
研究方向 页码范围 166-170
页数 5页 分类号 TP391.4
字数 2920字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0097
五维指标
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (0)
共引文献  (0)
参考文献  (4)
节点文献
引证文献  (0)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
2008(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2010(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2012(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2020(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
乳腺X线摄影
注意力机制
卷积神经网络
循环神经网络
预训练
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导