【技术实现步骤摘要】
基于自注意力机制的上消化道检测方法
[0001]本专利技术涉及一种上消化道检测系统，特别是涉及一种基于自注意力机制的上消化道检测方法。
技术介绍
[0002]上消化道由口腔至十二指肠，用于饮食消化功能。而上消化道存在如胃炎、胃溃疡、食管炎、口腔炎、上消化道出血、胃癌、食管癌等多种疾病，因此需要采用电镜检测。但上消化道在癌变初期，本身颜色变化不明显，不易发现，虽可采用卷积神经网络进行训练，但仍存在大量假阳性情况，判断准确率低。
技术实现思路
[0003]本专利技术提供了基于自注意力机制的上消化道检测方法，以对上消化道的图像信息进行有效智能检测。
[0004]本专利技术提供了基于自注意力机制的上消化道检测方法，包括步骤如下：
[0005]S101.获取图片信息；
[0006]S102.对图片信息进行特征提取，并输出多个尺度的特征图；
[0007]S103.将各个尺度的特征图进行融合，并输出融合后的特征图；
[0008]S104.对融合后的特征图进行特征统计，建立特征集；
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.基于自注意力机制的上消化道检测方法，其特征在于，包括步骤如下：S101.获取图片信息；S102.对图片信息进行特征提取，并输出多个尺度的特征图；S103.将各个尺度的特征图进行融合，并输出融合后的特征图；S104.对融合后的特征图进行特征统计，建立特征集；S105.基于特征集，对融合后的特征图进行包含自注意力机制的动态卷积，输出符合特征集的图片信息。2.根据权利要求1所述基于自注意力机制的上消化道检测方法，其特征在于，所述S102.对图片信息进行特征提取，并输出多个尺度的特征图包括：S1021.采用神经网络，对图片信息进行特征提取；S1022.输出96x136x136、192x68x68、432x34x34、1008x17x17，4个尺度的特征图。3.根据权利要求2所述基于自注意力机制的上消化道检测方法，其特征在于，所述S103.将各个尺度的特征图进行融合，并输出融合后的特征图包括：S1031.基于神经网络，获取S102中多个尺度的特征图；S1032.进行特征融合，并输出256x136x136、256x68x68、256x34x34、256x17x17、256x9x9融合后的特征图。4.根据权利要求3所述基于自注意力机制的上消化道检测方法，其特征在于，所述S104.对融合后的特征图进行特征统计，建立特征集包括：S1041.对融合后的特征图进行特征统计；S1042.基于特征统计，输出n个目标特征，形成特征集。5.根据权利要求4所述基于自注意力机制的上消化道检测方法，其特征在于，所述S105.基于特征集，对融合后的特征图进行包含自注意力机制的动态卷积，输出符合特征集的图片信息包括：S1051.根据特征集，对融合后的特征图进行特征定位，确定特征所在位置，并进行含自注意力机制的动态卷积，输出目标信息，所述目标信息至少包括特征所在区域位置、类别信息...
【专利技术属性】
技术研发人员：胡延兴，林煜，
申请(专利权)人：厦门影诺医疗科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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