摘要
本发明公开了一种基于注意力机制的肺结节分类方法,其主要目标是对肺结节的良性恶性节点进行分类。本发明包括以下步骤:1、对数据集进行数据预处理;2、设计基于注意力机制的肺结节分类网络结构3、对最终的结果进行融合分类。本发明提出一种针对肺结节分类的模型,基于注意力机制提出的新方法。并且获得了目前在肺结节废了领域中的非常好的效果。本发明对低剂量的CT图,利用深度学习网络,通过融合注意力机制,进行肺结节的良性恶性节点的分类。对于计算机辅助诊断(CAD)系统,该算法嵌入到CAD中,可以起到辅助并增强放射科医师的工作的效果。