基于混合注意力机制的肺结节假阳性降低
唐秉航1
王艳芳2
马力2
陈庆武2
邵立伟3
黄德皇3
1.中山市人民医院影像科,广东中山5284042.中山仰视科技有限公司,广东中山5284003.中山市北京理工大学研究院,广东中山528405
摘要：为了解决肺结节CAD系统候选结节检测阶段高假阳性问题,本文提出一种基于混合注意力机制的肺结节假阳性降低方法.该方法可作为目前假阳性降低阶段最常用的3D CNN分类模型的替代方案,能有效回避3D CNN模型参数量及计算量大的问题.该方法将三维候选结节切片数据看作切片序列,使用时序分割模型,结合改进的包含混合注意力模块的2D Resnet-18骨干网络,在使用2D CNN的基础上,有效学习三维切片数据的时空特征.相对于3D CNN结构的肺结节分类模型,本文提出的方法在降低模型参数量和推理时间的基础上,提高了结节分类的准确率.
关键词：时序分割模型混合注意力肺结节
分类号：R814(放射医学)
论文发表日期：2022-01-28
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：10( 63-72 )
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