CN2A-CapsNet诊断模型

小样本高召回

结合CNN注意力与胶囊网络,在胸部X线影像中高效提取特征,提升COVID-19自动诊断的可靠性。

张辉 · Ziwei, Lv · Shengdong, Liu · Zhenlong, Sang · Zehua, Zhang

Discover Applied Sciences 2024

参数信息

二分类召回率
99.01 %
二分类准确率
98.54 %
三分类准确率
96.71 %
三分类召回率
98.34 %

技术优势

小样本仍高召回

即使数据集规模较小,模型依然能够保持较高的召回率,减少漏诊风险。

空间信息利用强

胶囊网络能够理解图像中的空间关系,从而更有效地提取特征。

特征挖掘更高效

CNN与注意力机制的结合能够高效挖掘胸部X线图像中的相关信息。

应用场景