[00100854]一种基于无归一化深度残差与注意力机制的肠道病灶辅助诊断方法
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一种基于无归一化深度残差与注意力机制的肠道病灶辅助诊断方法,首先将原始肠道数据集随机划分为训练集、验证集和测试集,并进行预处理；然后将训练集直接输入到网络中,此网络主要由三个部分组成：特征提取器、注意力分支和感知分支；结合注意力分支和感知分支两个分支的损失函数之和对网络进行端到端方式的训练,生成最优模型；再输入测试集图像对最优模型进行检验,使用准确率Accuracy,敏感度Sensitivity,特异度Specificity三个指标来评估最优模型的性能。本发明相对于经典的ResNet网络具有更优的效果,很好地提升了分类的性能,能够更好地应用在肠道病灶的辅助诊断上,具有更好的实际工程应用价值。
