資料介紹
胸透X射線廣泛應(yīng)用于多種胸部常見(jiàn)病變的篩查任務(wù),由于不同類(lèi)型的胸科疾病在病理形態(tài)、大小、位置等方面往往具有多樣性以及較大的差異性,且疾病樣本具有比例不平衡等問(wèn)題,導(dǎo)致難以通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)檢測(cè)并定位胸部疾病區(qū)域。針對(duì)該問(wèn)題,提出一種基于深度學(xué)習(xí)的胸部疾病診斷算法。通過(guò)壓縮激勵(lì)模塊實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)特征重標(biāo)定,以提高網(wǎng)絡(luò)的細(xì)粒度分類(lèi)能力。釆用全局最大-平均池化層增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)病理特征的空間映射能力,使用焦點(diǎn)損失函數(shù)降低簡(jiǎn)單易分類(lèi)樣本的權(quán)重,使得模型在訓(xùn)練時(shí)更專(zhuān)注易錯(cuò)分樣本的學(xué)習(xí)。在此基礎(chǔ)上,通過(guò)梯度加權(quán)類(lèi)激活映射實(shí)現(xiàn)弱監(jiān)督病變區(qū)域的可視化定位,為網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)結(jié)果提供相應(yīng)的視覺(jué)解釋。在 Chest-Ray14官方數(shù)據(jù)劃分標(biāo)準(zhǔn)下進(jìn)行訓(xùn)練與評(píng)估,結(jié)果表明,該算法對(duì)14種常見(jiàn)胸部疾病的診斷效果較好,平均AUC值達(dá)到0.83。
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