专利名称 基于改进的EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法
申请号/专利号 CN202310552394.0 专利权人(第一权利人) 长春工业大学
申请日 2023-05-17 授权日 2025-11-25
专利类别 授权发明 战略新兴产业分类 新一代信息技术
技术主题 网络结构|人工智能|模式识别|特征融合|网络模型|层|脑肿瘤|网络性能
应用领域 内燃活塞发动机|医学图像|神经学习方法
意向价格 具体面议
专利概述 本发明提出了一种基于改进的EfficientNetV2网络和注意力机制的脑肿瘤图像分类方法,采用一种基于EfficientNetV2网络模型改进的脑肿瘤图像分类方法,在基础的EfficientNetV2网络结构的第一层3x3卷积层后加入残差结构,通过在残差结构中加入三层3x3的卷积层,一层ECA注意力机制,一层1x1卷积层,提取特征信息。同时在前三层的Fused‑MBConv模块的shortcut连接中加入CMAB注意力机制,使网络更加关注浅层网络中的关键信息,最后将残差结构的输出结果和主干网络最后一层的MBConv模块的输出结果相加,在保证网络深度的同时更好的提取浅层与深层的特征信息,进行特征融合,提升分类网络性能。
图片资料 基于改进的EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法
合作方式 具体面议
联系人 戚梅宇 联系电话 13074363281