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本发明公开了一种融合注意力机制的三维卷积神经网络肺部结节图像自动检测方法，属于医学图像处理领域。本发明通过将三维卷积神经网络(3D‑CNN)和注意力机制相结合，搭建针对肺部结节图像检测的一阶检测器，实现对肺部CT图像的自动、精准检测，从而有效的提升检测精度和速度。本发明的主要目的是计算图像中特征对象是肺部节的概率，整个方法是基于特征对象(即医学图像本身)进行的计算。本发明通过将通道注意力(channel attention)和空间注意力(spatial attention)与3D CNN相结合，增强有用信息，削弱无用信息，提高网络的表达能力，实现对结节的高效、精准检测。
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