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随着深度学习的发展,采用卷积神经网络诊断肺炎的方法受到广泛关注,但对肺炎区域检测的研究还十分欠缺.现有方法的特征提取网络需要大量参数和计算,以及巨大的存储资源和算能,同时因其无法自动调节感受野的大小,导致难以适用于胸部X光片(chest X-ray,CXR)中病灶区域大小不一的问题.为解决这些问题,本文提出一种基于自调节密集网络(self-regulation DenseNet,SRD)的肺炎病灶检测方法.首先,设计了一种突出病灶技术对图像进行预处理,通过抑制肋骨区域排除肋骨干扰,并采用拉普拉斯变换