典型文献
基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法
文献摘要：
胸片中的肺气肿检测算法在临床辅助诊断中具有重要研究意义.针对已有算法缺乏特征通道筛选能力,特征图感受野较小易受局部组织噪声干扰,以及难易样本不均衡等问题,提出了一种基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法EDACD.首先,利用通道注意力模块构建了具有通道选择能力的特征提取网络SE-ResNet及特征金子塔网络SE-FPN.同时,使用空洞卷积代替了SE-ResNet中部分普通卷积,通过增大特征图感受野,提高所提特征鲁棒性.最后,采用焦点损失作为分类损失函数使网络专注困难样本训练.此外,训练过程中采用限制对比度自适应直方图均衡化算法对胸片进行预处理,进一步突出了肺气肿特征.通过数据扩充、聚类标签优化先验框参数的方式,克服肺气肿标注数据稀缺及传统先验框设置不符合肺气肿尺度等问题.在ChestX-Det10和ChestX-Det14数据集中的主、客观实验表明,所提算法较对比算法具有更好的肺气肿病灶检测能力.
文献关键词：
肺气肿检测;通道注意力;空洞卷积;焦点损失
中图分类号：
作者姓名：
李策;许大有;靳山岗;高伟哲;陈晓雷
作者机构：
兰州理工大学 电气工程与信息工程学院,甘肃 兰州 730050
文献出处：
引用格式：
[1]李策;许大有;靳山岗;高伟哲;陈晓雷-.基于通道注意力与空洞卷积的胸片肺气肿检测算法)[J].兰州理工大学学报,2022(02):81-89
A类：
肺气肿检测,EDACD,Det10,Det14
B类：
空洞卷积,胸片,检测算法,临床辅助,辅助诊断,研究意义,通道筛选,特征图,图感,感受野,噪声干扰,难易,样本不均衡,通道注意力模块,通道选择,特征提取网络,SE,ResNet,金子,FPN,焦点损失,损失函数,困难样本,样本训练,训练过程,限制对比度自适应直方图均衡化,直方图均衡化算法,数据扩充,先验框,稀缺,ChestX,对比算法,病灶检测,检测能力
AB值：
0.287062
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