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基于多尺度注意力信息复用网络的胸片图像分类
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-02-03

    • 基于多尺度注意力信息复用网络的胸片图像分类

    • Chest X-ray images classification based on multi-scale attention information multiplexing network

    • “针对胸部X射线图像病变区域辨识度低等问题，专家提出多尺度注意力信息复用网络，通过多路空间信息复用模块、多尺度融合注意力模块及非对称移位焦点损失函数，有效提高胸片图像分类精度，为胸部疾病诊断提供新方法。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第11期 页码：3686-3696
    • 作者机构：

      天津大学 微电子学院，天津 300072

    • 作者简介：

      张瑞峰（1974-），男，副教授，博士. 研究方向：智能信息处理. E-mail：zhangruifeng@tju.edu.cn

      李锵（1974-），男，教授，博士. 研究方向：智能信息处理. E-mail：liqiang@tju.edu.cn

    • 基金信息：
      国家自然科学基金项目(62071323);超声医学工程国家重点实验室开放课题项目(2022KFKT004);天津市自然科学基金重点项目(22JCZDJC00220)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240222    

      中图分类号： TP391

    • 收稿：2024-03-05，

      纸质出版：2025-11-01

    移动端阅览

  • 张瑞峰,郭芳兆,李锵.基于多尺度注意力信息复用网络的胸片图像分类[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(11):3686-3696. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240222.

    ZHANG Rui-feng,GUO Fang-zhao,LI Qiang.Chest X-ray images classification based on multi-scale attention information multiplexing network[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(11):3686-3696. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20240222.

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