公开(公告)号：CN119785085A

公开(公告)日：2025-04-08

申请号：CN202411837577.8

申请日：2024-12-13

Applicant: 安徽理工大学

Inventor： 苏树智 ,  赵晨琦 ,  于泽宽 ,  戴勇 ,  朱彦敏

IPC: G06V10/764 ,  G06T7/00 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/096 ,  G16H50/20

Abstract: 本发明公开了一种多尺度并行双通道的尘肺病病变分级识别方法，具体实现过程为：对于采集到的原始X射线尘肺病图像数据进行分期标记；利用多尺度注意力机制进行特征分组和并行卷积操作，以增强模型感受野并生成相应的注意力权重图；利用并行卷积提取到的特征图，进而结合残差结构的细节编码器来捕获细节性纹理特征信息；为了进一步掌握特征图中的隐形特征，构建并行双通道网络模块，从而有效嵌入隐式局部和全局信息，协同捕捉高频分量中的像素级语义信息；最后利用迁移学习和多尺度卷积将特征图中的不同通道信息进行融合，并分别输入到细节编码器和Transformer层堆栈中，对尘肺病的病变分级进行识别。实验结果表明，本方法具有更高的识别度。