典型文献
融合注意力特征的多任务肺结节检测和分割
文献摘要：
针对CT图像肺结节检测和分割模型复杂且精度低的问题,提出一种端到端的融合注意力特征的多任务肺结节检测和分割算法.利用多任务模型对肺结节检测和分割进行建模,实现模型参数的共享和计算复杂度的降低;提出残差注意力特征融合模块融合尺度和语义不一致的特征,获取更加丰富的特征信息;采用自适应多任务损失函数,实现主任务和辅助任务损失权重的均衡.在LIDC-IDRI数据集上进行了详尽的实验,肺结节检测的CPM得分达到90.94％,肺结节分割的IoU和DSC分数分别为71.78％和80.89％,验证了算法的有效性.
文献关键词：
肺结节检测;肺结节分割;多任务学习;注意力特征融合;多任务损失函数
中图分类号：
作者姓名：
肖毅;谢珺;谢刚;续欣莹
作者机构：
太原理工大学 电气与动力工程学院,山西 太原 030024;太原理工大学 信息与计算机学院,山西 晋中 030600;太原科技大学 先进控制与智能信息系统山西省重点实验室,山西 太原 030024
文献出处：
引用格式：
[1]肖毅;谢珺;谢刚;续欣莹-.融合注意力特征的多任务肺结节检测和分割)[J].计算机工程与设计,2022(09):2525-2532
A类：
B类：
肺结节检测,分割模型,端到端,分割算法,多任务模型,割进,计算复杂度,残差注意力,注意力特征融合,特征融合模块,模块融合,特征信息,多任务损失函数,辅助任务,失权,LIDC,IDRI,详尽,CPM,肺结节分割,IoU,DSC,多任务学习
AB值：
0.350565
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