[发明专利]一种基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测系统及方法在审
| 申请号： | 202110855365.2 | 申请日： | 2021-07-28 |
| 公开（公告）号： | CN113592809A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 张建军;郭朝霞;刘培顺;唐瑞春;贾静;王晗;刘艳 | 申请（专利权）人： | 中国海洋大学;青岛市疾病预防控制中心（青岛市预防医学研究院） |
| 主分类号： | G06T7/00 | 分类号： | G06T7/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京汇捷知识产权代理事务所(普通合伙) 11531 | 代理人： | 盛君梅 |
| 地址： | 266100 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明属于肺炎诊断技术领域，公开了一种基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测系统及方法，所述基于通道注意力残差网络的肺炎图像检测方法包括：将深度学习技术与医学影像‑胸部X光片相结合，将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到残差网络模型，从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，构建基于通道注意力的残差网络模型ECA‑XNet，用于从胸部X片中检测肺炎。本发明将预训练好的ResNet模型权重和参数迁移到本文模型上，提高模型的训练速度。为了对有用的残差特征进行增强并抑制噪声的干扰，本发明从通道维度将ECA注意力模块引入残差结构，所提出的模型已经在Chest X‑Ray Images数据集上得到验证。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 通道 注意力 网络 肺炎 图像 检测 系统 方法 | ||
【主权项】：
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