公开(公告)号：CN117788954A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410066658.6

申请日：2024-01-16

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 黄玲 ,  刘东洋

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于双通道注意力机制卷积网络的肺结节良恶性分类算法，包括：收集肺部CT图像并对图像进行预处理，主要获取仅包含肺结节部分的病灶区域和包含肺结节的感兴趣区域。搭建双通道注意力机制卷积网络，感兴趣区域和病灶区域分别输入到前端有注意力机制CBAM的预训练网络ResNet50和DenseNet121中，然后添加自适应系数以调整提取信息的权重，接着将提取到的特征在通道维度上叠加以进行特征融合，最终输出分类结果。实验表明，该网络的准确率为94.84％，AUC为97.15％，本网络与VGG16等分类网络相比，对肺结节具有更好的分类性能。本发明采用的肺结节良恶性分类算法，在不充裕的数据量下获得较好的良恶性分类性能，为医生提供有力的医学辅助诊断支持。