基于注意力机制的肺结节检测算法

• 作者: 刘星辰 吴刚 杨歆豪 洪敏杰 贾俊铖
• 来源期刊: 计算机工程与设计
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 医疗图像 注意力机制 目标检测 肺结节检测
• 年，卷（期）: 2021,（1）
• 所属期刊栏目: 软件与算法
• 页码范围: 83-88
• 页数: 6页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.16208/j.issn1000-7024.2021.01.013

摘要

为提升深度卷积神经网络模型检测肺结节的效果,提出一种基于注意力机制的肺结节检测算法.通过空间和通道注意力两种不同粒度与层次的注意力因子增强,提升肺结节检测网络生成的特征映射的质量,达到提升模型性能的目的.在LUNA16公开肺部CT图像数据集上进行大量相关实验,验证了模型的可行性和算法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	贾俊铖		13	59	5.0	7.0
2	杨歆豪		16	30	3.0	5.0
3	吴刚		14	92	7.0	9.0
4	刘星辰		3	7	2.0	2.0
5	洪敏杰		1	0	0.0	0.0