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基于混合深度学习框架的气胸图像分类算法

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为了更好地解决卷积神经网络(CNN)其有限的局部感受野,限制其在气胸图像分类中的性能等问题,提出一种基于CNN和Vision Transformer的气胸分类模型.首先,依托三个开源胸部数据集完成实验数据的清洗与收集,然后,将VIT-L/16的MLP模块进行改进,最后,利用改进的VIT模型与CNN模型进行加权分类得到最终的结果.实验结果表明该模型在二分类任务中达到了99％的准确率,以及0.99的AUC分数,与其它模型相比,具有更好的分类性能.
Pneumothorax Image Classification Algorithm Based on Hybrid Deep Learning Framework

王剑、樊敏

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山西医科大学汾阳学院 汾阳 032200

西北工业大学计算机学院 西安 710129

图像处理 气胸 卷积神经网络 Transformer网络 混合深度学习框架

国家自然科学基金山西省教育科学规划课题(十三五)山西省高等学校教学改革创新项目山西医科大学汾阳学院科技项目山西医科大学汾阳学院教学改革项目

61871326GH-19214J20204372020A05Fj201909

2022

10.3969/j.issn.1672-9722.2022.10.030

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2022.50(10)
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