基于注意力机制及卷积神经网络的肺部图像分类

• 作者: 赵鑫 石翠萍 黄天盛 吉训杰
• 来源期刊: 齐齐哈尔大学学报（自然科学版）
• 关键词: 卷积神经网络 肺部图像分类 注意力机制 MobileNet
• 年，卷（期）: 2021,（4）
• 页码范围: 27-32
• 页数: 6页
• 分类号: TN919
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-984X.2021.04.006

摘要

新冠肺炎在全球范围内的突然爆发,使医疗工作者进入了紧张的工作状态.面临此次突发的危机争件,病毒检测速度较慢,检测手段单一等问题也迅速暁露出来,为此,提出了一种基于注意力机制的轻量级卷积神经网络方法,以进行高效肺部图像分类,从而缓解医疗工作压力.提出模型采用MobileNet为基本网络,并融合注意力机制.实验表明,提出网络的总体分类精度高达95.92％,比MobileNet基本网络提高了1.02％,且分类精度高于VGG16,VGG19,Inception-V3网络,具有良好的分类性能.