【摘 要】
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针对目前医学图像普遍存在病理区域尺寸分布较分散、细节特征不明显以及同类组织影像间的视觉差异较大等问题,本文在CBMIR系统的基础上,提出了一种融合多尺度特征及注意力机制的医学图像检索方法。该方法通过融合多尺度特征并设置可学习权重系数来自适应平衡浅层图像纹理特征和深层图像语义特征的关系,提高网络对不同尺度上的病理特征提取能力。同时,引入注意力模块,对网络输出的特征图进行通道加权求和,提高关键特征通道
【机 构】
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福州大学物理与信息工程学院,晋江市博感电子科技有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划课题(No.2016YFB0401503),广东省科技重大专项(No.2016B090906001),福建省科技重大专项(No.2014HZ0003-1),广东省光信息材料与技术重点实验室开放基金(No.2017B030301007)。
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针对目前医学图像普遍存在病理区域尺寸分布较分散、细节特征不明显以及同类组织影像间的视觉差异较大等问题,本文在CBMIR系统的基础上,提出了一种融合多尺度特征及注意力机制的医学图像检索方法。该方法通过融合多尺度特征并设置可学习权重系数来自适应平衡浅层图像纹理特征和深层图像语义特征的关系,提高网络对不同尺度上的病理特征提取能力。同时,引入注意力模块,对网络输出的特征图进行通道加权求和,提高关键特征通道的特征表达能力,使网络更能关注到图像中的具有辨识性的病理特征区域。最后,在损失函数设计时,使用多重损失进
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