基于SE-ResNet和扩展长短期记忆网络的医学影像描述研究

摘要：

图像描述是多模态学习的基础任务,主要任务是实现图像到文字的模态转换.随着图像描述精度的提高,希望图像描述模型能够应用在医学领域中,帮助医师对医学影像进行诊疗.为了更好地进行医学影像描述,本文提出了基于SE-ResNet和扩展长短期记忆网络的医学影像模型.实验结果证明,该模型在肺部CT数据集IU X-ray和医学影像数据集PubCaption上各项评价指标效果都比传统模型要高,生成的医学影像描述更精确.

关键词：深度学习、多模态学习、图像描述、医学影像描述

所属期刊栏目：34

分类号：R-05;TP391.41(一般理论)

在线出版日期：2022-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：44-48