基于多尺度特征与注意力机制的宫颈病变检测OA
宫颈上皮内瘤变(Cervical Intraepithelial Neoplasm,CIN)是宫颈浸润癌变相关度较高的癌前病变,准确检测CIN并对其分类处理有利于减少宫颈癌重症率。针对宫颈病变检测与分类准确率低等问题,文中提出一种融合多尺度特征与多注意力机制的YOLOv5-CBTR(You Only Look Once version 5-Convolutional Block Transformer)宫颈病变图像检测方法。主干网络采用带有SEN…查看全部>>
冯婷;应捷;杨海马;李芳
上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093同济大学医学院,上海200120
计算机与自动化
宫颈图像病变检测多尺度特征注意力机制多光谱图像编码器模块幂变换深度学习
《电子科技》 2024 (10)
P.30-39,10
上海市科委科技创新行动计划(21S31904200,22S31903700)。
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