[发明专利]一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法及系统在审
| 申请号： | 202010132587.7 | 申请日： | 2020-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN111353539A | 公开（公告）日： | 2020-06-30 |
| 发明（设计）人： | 马于涛;孙浩 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 罗飞 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双路注意力卷积神经网络的宫颈OCT图像分类方法，以卷积神经网络架构为基础，添加并实现了两种注意力机制，从而能更好地捕获图像像素上距离较远的特征之间的关联关系以及学习不同高维特征的权重，实现宫颈3D OCT影像的准确分类。包括：1)将两种注意力机制引入卷积神经网络；2)引入通道注意力机制，优先使用全局平均池化提取2D OCT图像的通道特征，然后使用多层感知机学习通道的权重；3)引入空间注意力机制，借鉴自注意力机制，通过计算特征图中每个特征与其它特征的相似性，实现不相邻的图像区域的相似性计算；4)使用全局平均池化对特征进行下采样，然后增加2个全连接层，最后使用softmax函数进行分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 注意力 卷积 神经网络 宫颈 oct 图像 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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