典型文献
基于VGG-19和Vision Transformer的乳腺超声图像分类方法
文献摘要：
乳腺癌是一种常见的恶性肿瘤,在女性恶性肿瘤的发病率中居首位.医学超声图像是检测乳腺癌的常用手段.基于卷积神经网络的医学超声图像分类已经取得了巨大的成功,但是其有限的感受野限制了其获得全局信息的能力.针对以上问题,引入Vision Transformer网络,提升网络捕获全局信息的能力,最终将VGG-19网络与VIT模型相结合,完成乳腺超声图像的分类任务,结果表明所提出的方法在乳腺图像分类中的性能要优于单独的Vision Transformer网络和单独的卷积网络.
文献关键词：
乳腺癌;超声图像;卷积神经网络;Vision Transformer
中图分类号：
作者姓名：
王剑;王晓锋
作者机构：
山西医科大学汾阳学院 山西汾阳 032200
文献出处：
引用格式：
[1]王剑;王晓锋-.基于VGG-19和Vision Transformer的乳腺超声图像分类方法)[J].信息技术与信息化,2022(11):25-28
A类：
B类：
VGG,Vision,Transformer,乳腺超声图像,超声图像分类,分类方法,女性恶性肿瘤,中居,居首位,医学超声,像是,感受野,全局信息,终将,VIT,分类任务,卷积网络
AB值：
0.242006
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