資料介紹
胸透X射線廣泛應用于多種胸部常見病變的篩查任務,由于不同類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題,導致難以通過深度學習技術(shù)來檢測并定位胸部疾病區(qū)域。針對該問題,提出一種基于深度學習的胸部疾病診斷算法。通過壓縮激勵模塊實現(xiàn)自適應特征重標定,以提高網(wǎng)絡的細粒度分類能力。釆用全局最大-平均池化層增強網(wǎng)絡病理特征的空間映射能力,使用焦點損失函數(shù)降低簡單易分類樣本的權(quán)重,使得模型在訓練時更專注易錯分樣本的學習。在此基礎(chǔ)上,通過梯度加權(quán)類激活映射實現(xiàn)弱監(jiān)督病變區(qū)域的可視化定位,為網(wǎng)絡預測結(jié)果提供相應的視覺解釋。在 Chest-Ray14官方數(shù)據(jù)劃分標準下進行訓練與評估,結(jié)果表明,該算法對14種常見胸部疾病的診斷效果較好,平均AUC值達到0.83。
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