基于空间通道挤压激励模块的肝硬化识别

来源：计算机工程杂志2021年第8期北京时间：

作者：王倩, 赵希梅

单位：1. 青岛大学 计算机科学技术学院, 山东 青岛 266071;2. 山东省数字医学与计算机辅助手术重点实验室, 山东 青岛 266071

摘要：针对卷积神经网络对特征信息学习不全面、识别准确率和分类精度不高的问题，提出一种采用空间通道挤压激励模块的scSE_MVGG网络，将其应用于肝硬化识别。对肝硬化图像进行数据增强，以避免深度学习训练出现过拟合现象，改进VGG网络使其适应不同实验样本尺寸，同时将scSE模块与改进的MVGG网络相融合，通过提高网络提取特征的指向性增强肝硬化识别效果。实验结果表明，该网络对肝硬化图像的识别率达到98.78%，较scSE_VGG、scSE_AlexNet等网络识别效果更优。

关键词：肝硬化识别,空间通道挤压激励模块,卷积神经网络,VGG网络,空间通道关系

基金资助：国家自然科学基金（61303079）。