基于注意力与标签相关性的胸部X光片疾病分类

作者：王烨楠; 程远志^*; 史操; 许灿辉

来源：计算机系统应用, 2023, 32(04): 104-111.

DOI：10.15888/j.cnki.csa.009028

• 胸部疾病
• 多标签分类
• 标签相关性
• 深度学习

针对传统的胸部辅助诊断系统在胸部X光片疾病分类方面图像特征提取效果差、平均准确率低等问题,提出了一个注意力机制和标签相关性结合的多层次分类网络.网络的训练分为两个阶段,在阶段1为了提高网络特征提取能力,引入注意力机制并构建一个双分支特征提取网络,实现综合特征的提取,在阶段2考虑到多标签分类中标签之间相关性等问题,利用图卷积神经网络对标签相关关系进行建模,并与阶段1的特征提取结果进行结合,以实现对胸部X光片疾病的多标签分类任务.实验结果表明,本方法在ChestX-ray14数据集上各类疾病的加权平均AUC达到0.827,有助于辅助医生进行胸部疾病的诊断,有一定的临床应用价值.

• 单位
  青岛科技大学