基于Swin Transformer的肝囊型包蟲病超聲圖分類研究
所屬分類：技術(shù)論文
上傳者：aetmagazine
文檔大?。?span>1622 K
標簽： 深度學(xué)習(xí) 圖像分類 肝囊型包蟲病
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文檔介紹：為了提高肝包蟲病的篩查和診斷效率，彌補部分地區(qū)醫(yī)療資源不足的情況，提出一種基于Swin Transformer的肝包蟲病病灶智能分型方法，結(jié)合卷積注意力機制模型，通過學(xué)習(xí)圖像的整體和局部細節(jié)特征來實現(xiàn)對五種類型的囊型包蟲病病灶的全自動分類。為了驗證模型具有優(yōu)越性，將提出的預(yù)測模型與常見分類模型對比分析。結(jié)果顯示基于改進的Swin Transformer模型在測試集上分類準確率可達92.6%。實驗結(jié)果表明相較于其他算法，基于改進的Swin Transformer網(wǎng)絡(luò)能較好地分類出肝囊型包蟲超聲圖像，并且該方法可以推廣到其他醫(yī)療應(yīng)用中。
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