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山东大学学报 (工学版) ›› 2023, Vol. 53 ›› Issue (2): 135-142.doi: 10.6040/j.issn.1672-3961.0.2022.111

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基于多空间注意力的小儿肺炎辅助诊断算法

刘方旭1,2,3,王建4,魏本征2,3*   

  1. 1.山东中医药大学中医药创新研究院, 山东 济南 250355;2.山东中医药大学医学人工智能研究中心, 山东 青岛 266112;3.山东中医药大学青岛中医药科学院, 山东 青岛 266112;4.山东交通学院理学院, 山东 济南 250357
  • 收稿日期:2022-03-28 出版日期:2023-04-22 发布日期:2023-04-21
  • 作者简介:刘方旭(1996— ),女,山东济南人,硕士研究生,主要研究方向为医学图像处理与分析. E-mail:liufangxu4@163.com. *通信作者简介:魏本征(1976— ),男,山东临沂人,博士,教授,主要研究方向为医学人工智能、计算医学、机器学习等. E-mail:wbz99@sina.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金资助项目(61872225);山东省自然科学基金资助项目(ZR2020KF013);齐鲁卫生与健康领军人才培育工程资助项目

Auxiliary diagnosis algorithm for pediatric pneumonia based on multi-spatial attention

LIU Fangxu1,2,3, WANG Jian4, WEI Benzheng2,3*   

  1. 1. Innovation Institute of Chinese Medicine and Pharmacy, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Jinan 250355, Shandong, China;
    2.Center for Medical Artificial Intelligence, Shandong University of Traditional Chinese Medicine, Qingdao 266112, Shandong, China;
    3.Qingdao Academy of Chinese Medicine Sciences, Shandong University of Chinese Medicine, Qingdao 266112, Shandong, China;
    4. Shandong Jiaotong University of Science, Jinan 250357, Shandong, China
  • Received:2022-03-28 Online:2023-04-22 Published:2023-04-21

PDF (PC)

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摘要： 为提高计算机辅助小儿肺炎诊断质量,提出一种基于多维空间特征提取及跳连接的小儿肺炎X光片多空间注意力网络(multi-space attention network,MSA-Net)。将输入特征进行分组映射,并融合多维空间特征,以充分提取小儿肺炎X光片细粒度特征;特征提取过程中,采用空间注意力和通道注意力,保留特征之间关联信息,有效提高小儿肺炎X光片图像的分类准确率。在小儿肺炎X光片公开数据集Chest X-ray Images上的试验研究表明,该算法二分类(正常、肺炎)准确率可达到97.21%,三分类(正常、细菌性肺炎、病毒性肺炎)准确率可达86.24%,分类识别性能较为突出,具有潜在的临床应用价值。

关键词: 多空间注意力网络, 多维空间, 小儿肺炎, X光片, 注意力机制

中图分类号: 

  • TP391
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Abstract

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