基于Swin Transformer的肝囊型包蟲(chóng)病超聲圖分類(lèi)研究 | |
所屬分類(lèi):技術(shù)論文 | |
上傳者:aetmagazine | |
文檔大小:1622 K | |
標(biāo)簽: 深度學(xué)習(xí) 圖像分類(lèi) 肝囊型包蟲(chóng)病 | |
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文檔介紹:為了提高肝包蟲(chóng)病的篩查和診斷效率,彌補(bǔ)部分地區(qū)醫(yī)療資源不足的情況,提出一種基于Swin Transformer的肝包蟲(chóng)病病灶智能分型方法,結(jié)合卷積注意力機(jī)制模型,通過(guò)學(xué)習(xí)圖像的整體和局部細(xì)節(jié)特征來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)五種類(lèi)型的囊型包蟲(chóng)病病灶的全自動(dòng)分類(lèi)。為了驗(yàn)證模型具有優(yōu)越性,將提出的預(yù)測(cè)模型與常見(jiàn)分類(lèi)模型對(duì)比分析。結(jié)果顯示基于改進(jìn)的Swin Transformer模型在測(cè)試集上分類(lèi)準(zhǔn)確率可達(dá)92.6%。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明相較于其他算法,基于改進(jìn)的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)能較好地分類(lèi)出肝囊型包蟲(chóng)超聲圖像,并且該方法可以推廣到其他醫(yī)療應(yīng)用中。 | |
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