基于雙重注意力機(jī)制的間質(zhì)性肺病高分辨率CT圖像分類方法

摘要： 為了更精確地分類間質(zhì)性疾病，提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的分類網(wǎng)絡(luò)，首先將多頭自注意力機(jī)制模DenseNet-121結(jié)合，使得模型能夠同時(shí)關(guān)注多個(gè)重點(diǎn)區(qū)域。然后采用卷積注意力模塊實(shí)現(xiàn)更高效的特征提取，提升網(wǎng)絡(luò)的空間感知能力，從而增強(qiáng)分類性能。最后，添加改進(jìn)的空間金字塔池化層將不同尺度的特征圖拼接起來(lái)以捕獲更豐富的空間信息。此外針對(duì)高分辨率C圖像數(shù)據(jù)集類別不均衡問(wèn)題，引入Focal L... （共11頁(yè)）