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摘 要：新型冠状病毒肺炎在全球范围迅速蔓延，为快速准确地对其诊断，进而阻断疫情传播链，提出一种基于深度学习的分类网络DLDA-A-DenseNet。首先将深层密集聚合结构与DenseNet-201结合，对不同阶段的特征信息聚合，以加强对病灶的识别及定位能力；其次提出高效多尺度长程注意力以细化聚合的特征；此外针对CT图像数据集类别不均衡问题，使用均衡抽样训练策略消除偏向性。（剩余14831字）
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结合深层密集聚合的新冠肺炎CT图像分类方法
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