所属单位：

管理学院

发表刊物：

模式识别与人工智能

关键字：

目标检测;深度学习;卷积神经网络;多尺度特征融合(MFF);微钙化簇;

摘要：

为了准确识别X线图像中的微钙化簇以进行乳腺癌的辅助诊断与早期预防,结合细粒度级联增强网络(FCE-Net)与多尺度特征融合算法(MFF),提出微钙化簇目标检测方法.首先构建FCE-Net累加卷积模块层级权重,并增强多分支结构,得到细粒度卷积特征图.然后构建MFF候选检测网络,通过二倍上采样融合多尺度特征,得到目标置信度和区域坐标.最后在感兴趣区域池化层分类目标并调整边界框.在MIAS数据集上实验表明,结合FCE-Net与MFF可以提升微小目标的深层特征提取能力,同时增强目标分类与定位的准确度.

第一作者：

王哲,张新生

论文类型：

期刊论文

学科门类：

管理学

卷号：

中文核心期刊:1028-1039,12

ISSN号：

1003-6059

是否译文：

否

发表时间：

2018-11-15