【摘 要】
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2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）席卷全球,人类的身体健康和生命财产安全受到了极大的挑战和威胁,给各国公共卫生体系带来了巨大压力,对日常生活和世界经济造成了毁灭性的影响,所以尽早发现新冠肺炎阳性病例,遏制疫情的进一步蔓延显得尤为重要。防治这一疾病的主要挑战是缺乏高效的检测方法,由于新冠肺炎与其他肺部感染疾病的相似性使其诊断困难,同时核酸检测所需RT-PCR试剂盒的可获得性和可负担性仍然
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2019年新型冠状病毒肺炎（COVID-19）席卷全球,人类的身体健康和生命财产安全受到了极大的挑战和威胁,给各国公共卫生体系带来了巨大压力,对日常生活和世界经济造成了毁灭性的影响,所以尽早发现新冠肺炎阳性病例,遏制疫情的进一步蔓延显得尤为重要。防治这一疾病的主要挑战是缺乏高效的检测方法,由于新冠肺炎与其他肺部感染疾病的相似性使其诊断困难,同时核酸检测所需RT-PCR试剂盒的可获得性和可负担性仍然是许多国家的主要瓶颈。因此,基于深度学习的人工智能辅助诊断技术对新冠肺炎进行检测的相关研究具有迫在眉睫的现实意义,不仅可以提高诊断的准确性和效率,而且很大程度上能够改善医疗资源的紧张状况,同时还能降低人为导致的误诊或漏诊现象。此外,由于医疗资源有限以及医学图像的特殊性,很难获得大型的公开数据集,为了应对这一挑战,本文在基于深度学习相关技术的基础上构建了针对胸部X射线图像的肺炎类型识别模型,并且在样本数量有限的情况下也能得到较为优秀的性能,其主要研究工作如下:（1）提出了基于VGG16网络与卷积注意力机制的肺炎图像识别模型,称为VGG16+CBAM。首先收集整理了肺炎图像数据集并进行预处理操作,具体包括正常、新冠肺炎和其他肺炎三种类别的胸部X射线图像;其次,为解决训练样本量有限的问题,将在Image Net数据集上预训练好的VGG16网络模型迁移到肺炎识别的任务中,并通过添加卷积注意力模块获取高价值的特征信息,以提高模型识别的效率和准确性;最后使用肺炎图像数据集进行三分类研究,并通过各项评价指标验证所提出模型的优异性,实验结果表明,基于迁移学习的VGG16+CBAM网络模型在新冠肺炎检测任务中具有良好的表现力,其总体平均准确率达到了96.58%,召回率、精确率和F值等评价指标均超过了96%。（2）针对传统卷积神经网络中存在着无法捕获图像实例之间的空间关系等缺陷,构建了一种融合多头注意力路由算法的新型胶囊网络模型,称为MHA-Coro Capsule,用于对肺炎图像进行快速准确的分类。具体来说,该模型首先使用了一组卷积层将输入图像映射到高维空间,并对每一层的输出进行批归一化处理;其次通过深度卷积操作构建胶囊网络中的主胶囊层,从而大大减少了胶囊创建过程中所需的参数数量,节省模型训练的计算资源;再次,引入了一种非迭代、参数化的多头注意力路由算法替代了传统胶囊网络中的迭代路由算法,该算法利用注意力机制来计算所有路由权重,并获得用于对肺炎图像进行分类的分类胶囊层;最后使用肺炎图像数据集对模型进行训练和测试,实验结果表明,所提出的MHA-Coro Capsule网络模型在训练样本量有限的情况下,其总体平均准确率达到了97.28%,召回率、精确率和F值等评价指标均超过了97%。需要特别说明的是,MHA-Coro Capsule网络模型不需要在外部数据集上进行任何的预训练,而且仅仅具有较少的可训练参数,表明了多头注意力路由算法可以很好的量化不同胶囊层中胶囊之间的相关性,从而提高对新冠肺炎的检测效果。（3）根据本文所提出的两种模型,通过实验与现有的经典卷积神经网络模型,以及其他文献中针对新冠肺炎胸部X射线图像的多分类研究效果进行了对比,以验证所提出模型的可行性和有效性。对比实验结果表明,本文所提出模型的各项评价指标都比较可观,其整体性能更加具有竞争力。
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