基于CBAM Faster R-CNN的食道癌检测

作者：佘逸飞; 高军峰; 闵祥德; 徐胜舟^*; 盘安思; 蓝文威

来源：中南民族大学学报(自然科学版), 2021, 40(06): 631-638.

• 食道癌
• 目标检测
• 更快速的R-CNN
• 卷积注意力机制模块
• 计算机视觉

为解决钡餐造影图像经Faster R-CNN的骨干网络得出的特征图中的食管区域不明显以及背景区域占比较大等问题,提出了CBAM Faster R-CNN,它是在原Faster R-CNN模型的基础上添加卷积注意力模块CBAM,以提升特征图中食管区域的特征的显著性.采用CBAM Faster R-CNN模型对数据增强后的训练集进行了训练,并采用Recall值、Precision值、AP值进行了评价分析.实验结果表明:在不同的IOU阈值下,CBAM Faster R-CNN模型的检测效果明显优于Faster R-CNN,且对实际的临床研究具有一定的意义.

• 单位
  中南民族大学; 生物医学工程学院; 华中科技大学同济医学院附属同济医院