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融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类
引用本文:丁其川,王力,刘成.融合长距离信道注意力与病理特征的肺结节分类[J].东北大学学报(自然科学版),2023(4):476-485.
作者姓名:丁其川  王力  刘成
作者单位:东北大学机器人科学与工程学院
基金项目:国家自然科学基金资助项目(61973065,61973063);
摘    要:针对现有深度学习网络普遍存在的长距离特征通道关联性缺失、网络自提取特征会湮没肺结节病理显性特征等问题,首先,将通道注意力和空间注意力结合,提出一种可以有效建立长距离特征通道关联性的注意力模块LCA(long-distance channel attention),让模型能获取肺部CT图像的全局显著特征,提高对肺结节的良恶性诊断精度.其次,将肺结节直径、纹理、钙化度等病理显性特征与其深度特征融合,以增强这些显性特征的重要度,提高模型的分类效果.最后,搭建一种特征提取网络DLCANet(dual-connected long-distance channel attention network)和一种分类器模型MARTM(multiple additive regression tree model).在数据集LIDC-LDRI和LUNA16上进行分类实验,与基准模型DPN(dual path network)相比,准确率提高了3.63%,假阳性率下降了8.66%,且整体性能优于目前主流模型.

关 键 词:良恶性分类  长距离信道注意力机制  病理显性特征  特征融合  迭代决策树算法
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