| 专利名称 | 基于改进的EfficientNetV2网络的脑肿瘤分类方法 | ||
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| 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 |
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| 合作方式 | 具体面议 | ||
| 联系人 | 戚梅宇 | 联系电话 | 13074363281 |