基于混合注意力机制的肺结节假阳性降低

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

所属期刊栏目：31

分类号：R814(放射医学)

资助基金：中山市高端科研机构创新专项

在线出版日期：2022-04-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：63-72