【摘 要】
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自新冠肺炎疫情爆发以来,如何快速诊断人群是否感染该病毒成为全球卫生领域的一大难题。除世界卫生组织官方推荐的病毒核酸检测外,在我国卫健委发布的《新型冠状病毒肺炎》诊疗方案（试行第九版）中明确指出医学影像对新冠肺炎的临床分型有重要意义,是区分新冠肺炎轻型（无需住院）与普通型的金标准。鉴于能进行医学影像诊断的放射医学人才十分有限,难以完成繁巨的临床任务,利用机器学习中的深度神经网络对新冠肺炎的医学影像进
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自新冠肺炎疫情爆发以来,如何快速诊断人群是否感染该病毒成为全球卫生领域的一大难题。除世界卫生组织官方推荐的病毒核酸检测外,在我国卫健委发布的《新型冠状病毒肺炎》诊疗方案（试行第九版）中明确指出医学影像对新冠肺炎的临床分型有重要意义,是区分新冠肺炎轻型（无需住院）与普通型的金标准。鉴于能进行医学影像诊断的放射医学人才十分有限,难以完成繁巨的临床任务,利用机器学习中的深度神经网络对新冠肺炎的医学影像进行诊断就成为当前的热点研究问题。Deep-COVID、Dark Covid Net和COVID-Net等新冠肺炎病毒医学影像诊断模型尽管取得了不错的效果,但回顾上述模型的网络结构与算法,易发现存在着以下两个局限性:（1）模型性能高度依赖样本的规模,即经充足样本训练后的模型性能良好,经稀疏样本训练后的模型性能平庸;（2）模型对样本的局部特征和细粒度特征关注不足,而医学影像人工诊断的难点和关键点就在于对局部特征和细粒度特征的把控。为解决上述两个问题,本文将人脸识别领域和小样本学习领域中的三重网络（Triplet Network）引入新冠肺炎医学影像诊断模型中,并从两个不同的角度定义了三重网络中的极值损失函数、第二中心损失函数和联合损失函数,分别构建了基于极值损失函数的新冠肺炎医学影像诊断模型Tri Cov Net-1、基于第二中心损失函数的新冠肺炎医学影像诊断模型Tri Cov Net-2和基于联合损失函数的新冠肺炎医学影像诊断模型Tri Cov Net-3,并在DLAI3、COVIDx和COVIDGR＿E数据集充足样本场景下进行了训练和测试,其中Tri Cov Net-1和Tri Cov Net-3模型在四项评价指标上取得的实验结果均优于五个主流的对比模型。此外,本文还将上述三个数据集实验中的训练集按固定百分比处理以模拟稀疏样本场景,同时维持测试集规模不变,并利用三个模型进行训练和测试,其中Tri Cov Net-1和Tri Cov Net-3模型的实验结果仍然值得肯定,在四项评价指标上取得的实验结果均优于对比模型COVID-Net和Dark Covid Net。上述实验结果充分地表明了本文提出的Tri Cov Net-1和Tri Cov Net-3模型在确保充足样本场景下的实验结果良好的前提下,还有效地增强了新冠肺炎医学影像在稀疏样本场景下原本平庸的模型性能,并能够实现辅助临床医生通过医学影像快速诊断人群是否感染新冠肺炎并进行临床分型的目标。
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