[发明专利]一种结合多尺度注意力的深层网络肺部纹理识别方法在审
| 申请号： | 202010541939.4 | 申请日： | 2020-06-15 |
| 公开（公告）号： | CN111739075A | 公开（公告）日： | 2020-10-02 |
| 发明（设计）人： | 徐睿;叶昕辰;丛臻 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06T7/41 | 分类号： | G06T7/41;G06K9/62 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 陈玲玉 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种结合多尺度注意力的深层网络肺部纹理识别方法，属于图像处理和计算机视觉领域。为了能准确识别肺部计算机断层扫描(Computed Tomography，CT)图像中弥漫性肺疾患的典型纹理，通过设计独特的注意力机制模块和多尺度特征融合模块，构建了一种结合多尺度和注意力的深层卷积神经网络，实现了弥漫性肺疾患典型纹理的高精度自动识别。此外，所提出的网络结构清晰，容易构建，易于实现。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 结合 尺度 注意力 深层 网络 肺部 纹理 识别 方法 | ||
【主权项】：
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