【摘 要】
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CT检查在新冠肺炎诊断中起着重要作用，为了能够在有限的CT胸部图像集中获得更多有关新冠肺炎的特征信息、建立更加敏感通用的诊断模型，本文提出了融合CT图像频域特征的双路网络模型（Dp-Net），该模型主干部分采用ResNet网络模型，并将卷积神经网络的训练过程分为两个部分，一部分提取CT图像空间域的特征，另一部分通过傅里叶变换提取频率域上的特征，然后将两者训练的结果按照一定的权重进行融合，融合后再由
【基金项目】
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福建省自然科学基金（2019J01661）；
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CT检查在新冠肺炎诊断中起着重要作用，为了能够在有限的CT胸部图像集中获得更多有关新冠肺炎的特征信息、建立更加敏感通用的诊断模型，本文提出了融合CT图像频域特征的双路网络模型（Dp-Net），该模型主干部分采用ResNet网络模型，并将卷积神经网络的训练过程分为两个部分，一部分提取CT图像空间域的特征，另一部分通过傅里叶变换提取频率域上的特征，然后将两者训练的结果按照一定的权重进行融合，融合后再由Layer4模块进行一次特征提取。最后在公开的COVID-CT数据集上与ResNet、VGG等传统的CNN模型进行了比较，也与Self-Trans和LA-DNN等一些改进的CNN模型进行了比较，并对不同权重的融合方案进行了比较，实验结果表明本文提出的Dp-Net模型在各种评价指标上取得了更好的结果。
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