| 專利名稱 |
基于改進(jìn)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)的腦腫瘤分類方法 |
| 申請?zhí)?專利號 |
CN202310552394.0 |
專利權(quán)人（第一權(quán)利人） |
長春工業(yè)大學(xué) |
| 申請日 |
2023-05-17 |
授權(quán)日 |
2025-11-25 |
| 專利類別 |
授權(quán)發(fā)明 |
戰(zhàn)略新興產(chǎn)業(yè)分類 |
新一代信息技術(shù) |
| 技術(shù)主題 |
網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)|人工智能|模式識別|特征融合|網(wǎng)絡(luò)模型|層|腦腫瘤|網(wǎng)絡(luò)性能 |
| 應(yīng)用領(lǐng)域 |
內(nèi)燃活塞發(fā)動機(jī)|醫(yī)學(xué)圖像|神經(jīng)學(xué)習(xí)方法 |
| 意向價(jià)格 |
具體面議 |
| 專利概述 |
本發(fā)明提出了一種基于改進(jìn)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)和注意力機(jī)制的腦腫瘤圖像分類方法，采用一種基于EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)模型改進(jìn)的腦腫瘤圖像分類方法，在基礎(chǔ)的EfficientNetV2網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的第一層3x3卷積層后加入殘差結(jié)構(gòu)，通過在殘差結(jié)構(gòu)中加入三層3x3的卷積層，一層ECA注意力機(jī)制，一層1x1卷積層，提取特征信息。同時(shí)在前三層的Fused?MBConv模塊的shortcut連接中加入CMAB注意力機(jī)制，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注淺層網(wǎng)絡(luò)中的關(guān)鍵信息，最后將殘差結(jié)構(gòu)的輸出結(jié)果和主干網(wǎng)絡(luò)最后一層的MBConv模塊的輸出結(jié)果相加，在保證網(wǎng)絡(luò)深度的同時(shí)更好的提取淺層與深層的特征信息，進(jìn)行特征融合，提升分類網(wǎng)絡(luò)性能。 |
| 圖片資料 |
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| 合作方式 |
具體面議 |
| 聯(lián)系人 |
戚梅宇 |
聯(lián)系電話 |
13074363281 |
