期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法
被引量：
2
1
作者
崔少国
解筝
宋豪杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第13期246-254,共9页
由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的...
由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的全局特征;通过一个捷径分支操作,将提取的局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征经过线性层输出检测的结果。算法模型在中国广东省深圳市第三医院收集的公开可用的正面胸部X光片数据集上进行了充分的实验与验证。实验结果表明,所提算法模型与基准模型相比,在Accuracy、Precision、Recall和F1-Score四个评价指标上分别提高了2.98、3.23、2.94和3.08个百分点,从而证明了所提方法的有效性。
展开更多
关键词
X光片
深度可分离卷积
图卷积网络
肺结核检测
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法
被引量：
2
1
作者
崔少国
解筝
宋豪杰
机构
重庆师范大学计算机与信息科学学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024年第13期246-254,共9页
基金
国家自然科学基金(62003065)
重庆市科技局自然基金面上项目(CSTB2022NSCQ-MSX1206)
+6 种基金
重庆市技术预见与制度创新项目(CSTB2022TFII-OFX0042)
教育部人文社科规划基金(22YJA870005)
重庆市教委重点项目(KJZDK202200510)
重庆市社会科学规划项目(2022NDYB119)
重庆市教委人文社科项目(23SKGH072)
重庆师范大学人才基金(20XLB004)
重庆市研究生科研创新项目(CYS22555)。
文摘
由于肺结核病灶区域与正常肺部区域之间的差异微小,导致肺结核疾病难以准确检测。针对此问题,提出了一种基于深度可分离卷积和图卷积相结合的肺结核疾病检测算法。使用深度可分离卷积模块提取图像的局部特征;使用图卷积模块提取图像的全局特征;通过一个捷径分支操作,将提取的局部特征和全局特征进行融合;将融合后的特征经过线性层输出检测的结果。算法模型在中国广东省深圳市第三医院收集的公开可用的正面胸部X光片数据集上进行了充分的实验与验证。实验结果表明,所提算法模型与基准模型相比,在Accuracy、Precision、Recall和F1-Score四个评价指标上分别提高了2.98、3.23、2.94和3.08个百分点,从而证明了所提方法的有效性。
关键词
X光片
深度可分离卷积
图卷积网络
肺结核检测
Keywords
X-Ray
depth separable convolution
graph convolutional network
tuberculosis detection
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多卷积神经网络的胸部X光片肺结核检测方法
崔少国
解筝
宋豪杰
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2024
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
