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医学图像处理中的注意力机制研究综述
文献摘要：
注意力机制通过对深度学习模型判断的可视化,有望成为将深度学习应用于临床实践的安全支撑.通过结合注意力机制,不仅可以验证深度学习模型的判断依据,而且可以让深度学习模型更多地关注重要特征,以提升深度学习模型性能.在未来,这将有助于提高人工智能可解释性、辅助医生诊断以及运用注意力机制发现新诊断方法.介绍并分析医学图像处理常用数据集及评价指标,陈述了医学图像处理中的注意力机制种类,从不同种类介绍了注意力机制可以有效地用于医学图像分析和诊断方面的例子,根据其应用于医学图像处理的最新趋势讨论未来前景和发展方向.
文献关键词：
注意力机制;医学图像处理;计算机辅助诊断
中图分类号：
作者姓名：
陈朝一;许波;吴英;吴凯文
作者机构：
广东财经大学 信息学院,广州 510320;暨南大学附属第一医院 超声科,广州 510630
文献出处：
引用格式：
[1]陈朝一;许波;吴英;吴凯文-.医学图像处理中的注意力机制研究综述)[J].计算机工程与应用,2022(05):23-33
A类：
B类：
医学图像处理,注意力机制,深度学习模型,学习应用,安全支撑,判断依据,模型性能,人工智能可解释性,制发,新诊断,陈述,制种,医学图像分析,例子,最新趋势,未来前景,计算机辅助诊断
AB值：
0.270534
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