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改进知识蒸馏Transformer的新冠肺炎医学影像分类
1
作者
白浩田
谷宇
+7 位作者
杨立东
张宝华
李建军
吕晓琪
唐思源
张祥松
贾成一
贺群
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第2期152-160,共9页
针对在筛查新型冠状病毒感染肺炎患者时核酸检测假阴性率较高的问题,提出了一种DRPL-ViT计算机辅助诊断网络。在Vision Transformer的基础上首先引入知识蒸馏机制,使Transformer结构在小数据集上训练取得更好的拟合效果;然后,在patches...
针对在筛查新型冠状病毒感染肺炎患者时核酸检测假阴性率较高的问题,提出了一种DRPL-ViT计算机辅助诊断网络。在Vision Transformer的基础上首先引入知识蒸馏机制,使Transformer结构在小数据集上训练取得更好的拟合效果;然后,在patches的位置信息编码上,通过更适合视觉任务的相对位置编码方式,使tokens之间的依赖关系能够被更好地捕捉;为了关注到更多的局部特征,在Transformer Encoder模块中引入了传统的卷积模块提取局部特征。实验在四分类测试集上平均分类准确率达到92.11%,对新冠肺炎分类准确率达到97.85%。实验结果表明,所提出的网络对新冠肺炎及其他肺部病变分类准确率较高,有一定的临床应用价值。
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关键词
医学图像分类
Vision
Transformer架构
深度学习
计算机X线摄影
新冠肺炎
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职称材料
基于改进残差网络和动态ReLU肺癌病理图像分类
被引量：
2
2
作者
谷宇
李思敏
+5 位作者
张宝华
杨立东
吕晓琪
张祥松
贾成一
贺群
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第5期154-161,共8页
为实现肺癌病理图像的准确分类,提出一种基于双重注意力和动态ReLU的残差网络DrANeT,在网络模型中嵌入CBAM双重注意力机制,提高网络提取有用特种图的能力;使用动态ReLU替换网络中所使用的普通ReLU,可以根据不同特征图自动调整参数,提高...
为实现肺癌病理图像的准确分类,提出一种基于双重注意力和动态ReLU的残差网络DrANeT,在网络模型中嵌入CBAM双重注意力机制,提高网络提取有用特种图的能力;使用动态ReLU替换网络中所使用的普通ReLU,可以根据不同特征图自动调整参数,提高模型性能。实验结果表明,该网络模型在肺良性图像、肺腺癌图像和肺鳞状细胞癌图像准确率分别达到100.00%、99.96%、99.96%,整个数据集准确率达到99.96%。因此,表明本实验所改进的网络模型可以有效地提高肺癌病理图像分类的准确率。
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关键词
肺癌病理图像
残差网络
注意力机制
图像分类
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职称材料
题名
改进知识蒸馏Transformer的新冠肺炎医学影像分类
1
作者
白浩田
谷宇
杨立东
张宝华
李建军
吕晓琪
唐思源
张祥松
贾成一
贺群
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古工业大学信息工程学院
内蒙古科技大学包头医学院
京东方科技集团股份有限公司
中国二冶集团有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024年第2期152-160,共9页
基金
国家自然科学基金项目(No.62001255,61962046,62161040,62066036,61841204)
中央引导地方科技发展资金项目(No.2021ZY0004)
+7 种基金
内蒙古自治区高等学校青年科技英才支持项目(No.NJYT23057,NJYT22074)
内蒙古科技大学基本科研业务费专项资金(No.042,019)
内蒙古自治区自然科学基金(No.2019MS06003,2022MS06017,2020MS06009,2020MS06001、2015MS0604)
内蒙古自治区科技计划项目(No.2020GG0315,2021GG0082,2021GG0023)
内蒙古自治区卫生健康科技计划项目(No.202201395)
草原英才“智能交通大数据分析与应用创新人才”创新人才团队
内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZY145)
教育部“春晖计划”合作科研项目:“基于Hessian选择性增强滤波及粒子群参数优化支持向量机的影像大数据肺癌辅助检测诊断技术研究”(No.教外司留[2019]1383号)。
文摘
针对在筛查新型冠状病毒感染肺炎患者时核酸检测假阴性率较高的问题,提出了一种DRPL-ViT计算机辅助诊断网络。在Vision Transformer的基础上首先引入知识蒸馏机制,使Transformer结构在小数据集上训练取得更好的拟合效果;然后,在patches的位置信息编码上,通过更适合视觉任务的相对位置编码方式,使tokens之间的依赖关系能够被更好地捕捉;为了关注到更多的局部特征,在Transformer Encoder模块中引入了传统的卷积模块提取局部特征。实验在四分类测试集上平均分类准确率达到92.11%,对新冠肺炎分类准确率达到97.85%。实验结果表明,所提出的网络对新冠肺炎及其他肺部病变分类准确率较高,有一定的临床应用价值。
关键词
医学图像分类
Vision
Transformer架构
深度学习
计算机X线摄影
新冠肺炎
Keywords
medical image classification
Vision Transformer architecture
deep learning
computed radiography
COVID-19
分类号
TN209 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
基于改进残差网络和动态ReLU肺癌病理图像分类
被引量：
2
2
作者
谷宇
李思敏
张宝华
杨立东
吕晓琪
张祥松
贾成一
贺群
机构
内蒙古科技大学信息工程学院
内蒙古工业大学信息工程学院
京东方科技集团股份有限公司
中国二冶集团有限公司
出处
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023年第5期154-161,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.62001255,61962046,62161040,61841204)
中央引导地方科技发展资金项目(No.2021ZY0004)
+3 种基金
内蒙古自治区自然科学基金(No.2019MS06003,2015MS0604)
内蒙古自治区科技计划项目(No.2020GG0315,2021GG0082,2021GG0023)
草原英才“智能交通大数据分析与应用创新人才”创新人才团队、内蒙古自治区高等学校科学研究项目(No.NJZY145)
教育部“春晖计划”合作科研项目(教外司留[2019]1383号)。
文摘
为实现肺癌病理图像的准确分类,提出一种基于双重注意力和动态ReLU的残差网络DrANeT,在网络模型中嵌入CBAM双重注意力机制,提高网络提取有用特种图的能力;使用动态ReLU替换网络中所使用的普通ReLU,可以根据不同特征图自动调整参数,提高模型性能。实验结果表明,该网络模型在肺良性图像、肺腺癌图像和肺鳞状细胞癌图像准确率分别达到100.00%、99.96%、99.96%,整个数据集准确率达到99.96%。因此,表明本实验所改进的网络模型可以有效地提高肺癌病理图像分类的准确率。
关键词
肺癌病理图像
残差网络
注意力机制
图像分类
Keywords
lung cancer pathological images
residual network
attention module
image classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
改进知识蒸馏Transformer的新冠肺炎医学影像分类
白浩田
谷宇
杨立东
张宝华
李建军
吕晓琪
唐思源
张祥松
贾成一
贺群
《激光杂志》
CAS
北大核心
2024
0
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职称材料
2
基于改进残差网络和动态ReLU肺癌病理图像分类
谷宇
李思敏
张宝华
杨立东
吕晓琪
张祥松
贾成一
贺群
《激光杂志》
CAS
北大核心
2023
2
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职称材料
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