基于多任务神经网络模型的小肠淋巴瘤检测模型

来源 :西北大学学报(自然科学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户：xsxt

【摘要】

：

CT影像是小肠淋巴瘤诊断的主要方式,近年来深度学习在医学影像领域得到广泛应用,可以极大的减轻医生的工作量。针对小肠淋巴瘤肿瘤形态位置信息差异性大,样本量较少且产生假阳性较多的特点,该文提出了一种基于多任务神经网络模型的小肠淋巴瘤检测模型,该模型使用间质瘤和DeepLesion数据集作预训练,在检测模型当中引入了分类模块,该模块可以用于剔除掉数据中非小肠区域,同时便于引入无boundingbox的正

【作者】

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谢飞王放舟管子玉段群

【机构】

：

西北工业大学计算机学院,西安电子科技大学前沿交叉研究院,西北大学信息科学与技术学院,咸阳师范学院计算机学院

【出处】

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西北大学学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2021年01期

【关键词】

：

小肠淋巴瘤目标检测多任务训练注意力机制假阳性 small bowel lymphoma target detection multi-task trai

【基金项目】

：

国家自然科学基金资助项目(61876145,61973249,61973250),陕西省教育厅服务地方科学研究计划资助项目(19JC041,19JC038)

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