基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法 |
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引用本文: | 李锵,赵启蒙,关欣.基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法[J].天津大学学报(自然科学与工程技术版),2022(9):953-964. |
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作者姓名: | 李锵 赵启蒙 关欣 |
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作者单位: | 天津大学微电子学院 |
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基金项目: | 国家自然科学基金资助项目(61471263);;天津市自然科学基金资助项目(16JCZDJC31100);;天津大学自主创新基金资助项目(2021XZC-0024)~~; |
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摘 要: | 胸部疾病严重威胁人类健康,及时并精准地检测胸部疾病对患者的治疗与康复具有重要意义.胸部疾病经常通过胸部X光片进行诊断,但由于胸部疾病的多样性以及病理特征的复杂性,现有的胸部X光片疾病分类算法存在分类准确度较低、模型复杂度较高等问题.针对以上问题,提出一种基于动态卷积的胸部X光片疾病分类算法.将动态卷积模块加入密集连接网络,在不显著增加网络模型尺寸的前提下,增强网络对多尺度信息的特征提取能力,在提升分类准确度的同时保持高效推理;使用Meta-ACON改进ReLU(rectified linear units)激活函数,通过线性-非线性切换因子自适应地选择是否激活以及使用何种激活函数,从而增强网络的泛化能力;提出加权焦点损失函数,在焦点损失函数的基础上加入权重调整因子,使网络依据分类的难易程度为每种疾病合理分配权重,增大较难分类疾病的损失占比以提高其分类准确度,进而优化整体性能;对数据加载方式进行优化,增大批数据处理量以提升批归一化效果;在测试阶段使用测试时数据增强策略,综合分析多个维度的分类结果,提高分类的准确性与鲁棒性.在chestX-ray14数据集上的实验结果表明,在密集连接网络中...
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关 键 词: | 胸部X光片 疾病分类 密集连接网络 动态卷积 ACON激活函数 加权焦点损失函数 |
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