基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

• 作者: 王倩 赵希梅
• 来源期刊: 计算机工程
• 关键词: 肝硬化识别 空间通道挤压激励模块 卷积神经网络 VGG网络 空间通道关系
• 年，卷（期）: 2021,（8）
• 所属期刊栏目: 开发研究与工程应用|Development Research and Engineering Application
• 页码范围: 308-314
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.19678/j.issn.1000-3428.0058866

摘要

针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别.对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果.实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78％,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优.