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题名基于高阶双注意力机制的乳腺癌病理图像分类
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作者
贺凌飞
胡红萍
程蓉
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机构
中北大学数学学院
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出处
《测试技术学报》
2025年第6期680-688,共9页
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基金
山西省基础研究计划资助项目(20210302123019,202103021223189,202103021224195,202103021224212)
山西省回国留学人员科研项目(2021-108)。
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文摘
卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)作为组织病理学图像的分类方法已经引起了人们的广泛关注。然而,单一CNN模型的卷积仅依赖于一阶统计,不能描述全局信息,而且平均池化层的局部特征表达能力较弱,忽略了捕捉非线性深层特征(二阶统计)的微妙复杂性。因此,基于Dense模型提出了联合高阶双支注意力(Higher-order Dual Attention Mechanism,HDAM)与协方差池化层(Covariance Pooling,CP)的乳腺癌病理图像分类模型:HDCP-Dense。其中,HDAM模块实现了通道和空间注意力的交互,并捕获了图像的全局互补特征;CP采用矩阵平方根归一化,不仅解决了平均池化层的缺陷,更进一步增强了特征的高阶信息。在BreaKHis数据集上的对比实验和消融试验说明该模型的分类准确率最高可达98.67%,有效地实现了乳腺癌病理图像的分类。
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关键词
乳腺癌病理图像分类
协方差池化
高阶双支注意力机制
Dense模块
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Keywords
classification of breast cancer pathology images
covariance pooling(CP)
higher-order dual attention mechanism(hdam)
Dense net
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名“五优”聚一机——廉惊天下的马兰士CD—17D
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作者
贵体翔
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出处
《实用电子文摘》
1997年第3期23-26,共4页
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文摘
在数字机种成主流的今天,CD机要想上档次实在太难了。豪华型在方方面面都平均用力,精雕细刻,其音质并未超越多少,但价格高昂,(数十万日元),普通消费者难以承受。高中档CD机也"功力"平平,其性能似曾相识,显得"磁力"不足。
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关键词
CD机
CD-17D
超动态放大
hdam
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分类号
TN912.27
[电子电信—通信与信息系统]
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