您的位置：山东大学 -> 科技期刊社 -> 《山东大学学报（工学版）》

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

• • 上一篇    下一篇

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)

166

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
[1] 王禹鸥,苑迎春,何振学,何晨. 融合多特征和多头自注意力机制的高校学业命名实体识别[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(6): 35-44.
[2] 周群颖,隋家成,张继,王洪元. 基于自监督卷积和无参数注意力机制的工业品表面缺陷检测[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(4): 40-47.
[3] 李丰,文益民. 融合多尺度视觉和文本语义特征的图像描述生成算法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(3): 80-87.
[4] 王禹鸥,苑迎春,何振学,王克俭. 改进RoBERTa、多实例学习和双重注意力机制的关系抽取方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2025, 55(2): 78-87.
[5] 邹正标,刘毅志,廖祝华,赵肄江. 动态交通流量预测的时空注意力图卷积网络[J]. 山东大学学报 (工学版), 2024, 54(5): 50-61.
[6] 李家春,李博文,常建波. 一种高效且轻量的RGB单帧人脸反欺诈模型[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(6): 1-7.
[7] 王碧瑶,韩毅,崔航滨,刘毅超,任铭然,高维勇,陈姝廷,刘嘉巍,崔洋. 基于图像的道路语义分割检测方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(5): 37-47.
[8] 宋佳芮,陈艳平,王凯,黄瑞章,秦永彬. 基于Affix-Attention的命名实体识别语义补充方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2023, 53(2): 70-76.
[9] 武新章,梁祥宇,朱虹谕,张冬冬. 基于CEEMDAN-GRA-PCC-ATCN的短期风电功率预测[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(6): 146-156.
[10] 侯月武,刘兆英,张婷,李玉鑑,孙长明. 基于改进的DUNet遥感图像道路提取[J]. 山东大学学报 (工学版), 2022, 52(4): 29-37.
[11] 梁晔,马楠,刘宏哲. 图像依赖的显著图融合方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(4): 1-7.
[12] 张沁洋,李旭,姚春龙,李长吾. 结合句法依存信息的方面级情感分类[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(2): 83-89.
[13] 张俊三,程俏俏,万瑶,朱杰,张世栋. MIRGAN: 一种基于GAN的医学影像报告生成模型[J]. 山东大学学报 (工学版), 2021, 51(2): 9-18.
[14] 张月芳,邓红霞,呼春香,钱冠宇,李海芳. 融合残差块注意力机制和生成对抗网络的海马体分割[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(6): 76-81.
[15] 廖南星,周世斌,张国鹏,程德强. 基于类激活映射-注意力机制的图像描述方法[J]. 山东大学学报 (工学版), 2020, 50(4): 28-34.
Viewed
Full text


Abstract

Cited
  Shared   
  Discussed   
[1] 李 侃 . 嵌入式相贯线焊接控制系统开发与实现[J]. 山东大学学报(工学版), 2008, 38(4): 37 -41 .
[2] 来翔 . 用胞映射方法讨论一类MKdV方程[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(1): 87 -92 .
[3] 余嘉元1 , 田金亭1 , 朱强忠2 . 计算智能在心理学中的应用[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 1 -5 .
[4] 李梁，罗奇鸣，陈恩红. 对象级搜索中基于图的对象排序模型（英文）[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 15 -21 .
[5] 陈瑞,李红伟,田靖. 磁极数对径向磁轴承承载力的影响[J]. 山东大学学报(工学版), 2018, 48(2): 81 -85 .
[6] 王波,王宁生 . 机电装配体拆卸序列的自动生成及组合优化[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(2): 52 -57 .
[7] 张英,郎咏梅,赵玉晓,张鉴达,乔鹏,李善评 . 由EGSB厌氧颗粒污泥培养好氧颗粒污泥的工艺探讨[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(4): 56 -59 .
[8] Yue Khing Toh1 ， XIAO Wendong2 ， XIE Lihua1 . 基于无线传感器网络的分散目标跟踪：实际测试平台的开发应用（英文）[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 50 -56 .
[9] 孙炜伟,王玉振. 考虑饱和的发电机单机无穷大系统有限增益镇定[J]. 山东大学学报(工学版), 2009, 39(1): 69 -76 .
[10] 孙玉利,李法德,左敦稳,戚美 . 直立分室式流体连续通电加热系统的升温特性[J]. 山东大学学报(工学版), 2006, 36(6): 19 -23 .
版权所有 © 2018 《山东大学学报(工学版)》编辑部　
地址: 济南市山大南路27号（250100）　 电话: 0531-88366735　 E-mail: xbgxb@sdu.edu.cn
本系统由北京玛格泰克科技发展有限公司设计开发