基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络

李炳淑; 吕楠; 孙福振

doi:10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.06.011

山东科技大学学报（自然科学版） ›› 2023, Vol. 42 ›› Issue (06) : 97 -105. DOI: 10.16452/j.cnki.sdkjzk.2023.06.011

基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络

李炳淑, 吕楠, 孙福振

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摘要

由于肺结节具有不同尺寸大小，基于固定感受野的网络结构无法充分捕获肺结节的多尺度特征。针对该问题，提出一种基于多尺度结合全局和局部注意力的肺结节良恶性分类网络，首先通过设计的多尺度层动态学习肺结节不同大小尺度特征，增强网络对于多尺度特征的学习能力，然后使用注意力机制对通道特征以及空间特征进行增强，提升网络对于全局以及局部特征的信息捕获，最后在公开数据集LIDC-IDRI上进行性能验证，并与其他先进方法进行对比。实验结果表明，本研究提出的肺结节良恶性分类网络可以取得较好的分类结果。