科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
摘要
肝脏病灶是指肝脏疾病集中的部位或是综合病症、感染的主要部位。由于不同类型的多期相肝脏病灶计算机断层扫描（CT）影像存在异病同影或同病异影的情况，导致同一类型的CT影像结构变化较大，传统方法难以提取丰富的图像特征信息，肝脏病灶分类准确率有待提高。提出一种多期相注意力融合网络MAFNet，使用单期相分支表征单期相病灶图像特征，并在融合分支中采用中期融合的方式，融合单期相分支中提取出的特征映射，从而充分提取图像中不同层次的特征。利用多期相注意力模块提取单期相分支中肝脏病灶的加权特征，重新组织多期相肝脏病灶的特征映射，以保持不同单期相图像信息，表达3个期相影像的时序增强模式，得到更准确的分类结果。实验结果表明，基于该网络的分类方法能充分利用多期相肝脏CT影像的时序特征，有效捕捉同一患者不同期相的信息，肝脏病灶CT影像分类的平均准确率为90.99%。
- 单位
