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基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型

乔思波 庞善臣 王敏 翟雪 于世行 丁桐

电子学报2021，Vol.49Issue(5)：984-991,8.
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电子学报2021，Vol.49Issue(5)：984-991,8.DOI:10.12263/DZXB.20200881

基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型

A Convolutional Neural Network for Brain CT Image Classification Based on Residual Hybrid Attention Mechanism

乔思波 1庞善臣 1王敏 2翟雪 1于世行 3丁桐4

作者信息

  • 1. 中国石油大学(华东)计算机科学与技术学院,山东青岛266580
  • 2. 中国石油大学(华东)控制科学与工程学院,山东青岛266580
  • 3. 天津工业大学机械工程学院,天津300387
  • 4. 山东大学软件学院,山东济南250101
  • 折叠

摘要

关键词

残差混合注意力模块/标签平滑/脑部CT/卷积神经网络

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

乔思波,庞善臣,王敏,翟雪,于世行,丁桐..基于残差混合注意力机制的脑部CT图像分类卷积神经网络模型[J].电子学报,2021,49(5):984-991,8.

基金项目

山东省重大科技创新工程(No.2019TSLH0214) （No.2019TSLH0214）

泰山产业领军人才(No.tscy20180416) （No.tscy20180416）

国家自然科学基金(No.61873281,No.61972416) （No.61873281,No.61972416）

电子学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

0372-2112

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