基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

摘要：

针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题,提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络,将其应用于肝硬化识别.对肝硬化图像进行数据增强,以避免深度学习训练出现过拟合现象,改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸,同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合,通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果.实验结果表明,该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78％,较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优.

关键词：肝硬化识别;空间通道挤压激励模块;卷积神经网络;VGG网络;空间通道关系

所属期刊栏目：47

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金61303079

在线出版日期：2021-08-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：308-314